Graphene oxide as a photocatalytic nuclease mimicking nanozyme for DNA cleavage
Notice bibliographique
Résumé
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 Cu 2+ . 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».