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Enregistrement W2999830141 · doi:10.1007/s12274-020-2629-8

Graphene oxide as a photocatalytic nuclease mimicking nanozyme for DNA cleavage

2020· article· en· W2999830141 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNano Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Nanomaterials in Catalysis
Établissements canadiensNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotochemistryPhotobleachingNucleaseCleavage (geology)ChemistryGrapheneDNANanomaterialsCleaveFluorophoreFluorescenceCombinatorial chemistryNanotechnologyMaterials scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing nanomaterial-based enzyme mimics for DNA cleavage is an interesting challenge and it has many potential applications. Single-layered graphene oxide (GO) is an excellent platform for DNA adsorption. In addition, GO has been employed for photosensitized generation of reactive oxygen species (ROS). Herein, we demonstrate that GO sheets could cleave DNA as a nuclease mimicking nanozyme in the presence of UV or blue light. For various DNA sequences and lengths, well-defined product bands were observed along with photobleaching of the fluorophore label on the DNA. Different from previously reported GO cleavage of DNA, our method did not require metal ions such as Cu2+. Fluorescence spectroscopy suggested a high adsorption affinity between GO and DNA. For comparison, although zero-dimensional fluorescent carbon dots (C-dots) had higher photosensitivity in terms of producing ROS, their cleavage activity was much lower and only smeared cleavage products were observed, indicating that the ROS acted on the DNA in solution. Based on the results, GO behaved like a classic heterogeneous catalyst following substrate adsorption, reaction, and product desorption steps. This simple strategy may help in the design of new nanozymes by introducing light.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle