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Enregistrement W3002422142 · doi:10.1039/c9an02612f

Sensitivity of a classic DNAzyme for Pb<sup>2+</sup> modulated by cations, anions and buffers

2020· article· en· W3002422142 sur OpenAlexafffund
Wei Ren, Po‐Jung Jimmy Huang, Meilin He, Mingsheng Lyu, Changhai Wang, Shujun Wang, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Key Research and Development Program of ChinaPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsNorthern Arizona University
Mots-clésDeoxyribozymeChemistrySensitivity (control systems)Salt (chemistry)Inorganic chemistrySelectivityAnalytical Chemistry (journal)Physical chemistryChromatographyCatalysisDetection limitOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GR5 is the first reported DNAzyme, which has RNA cleavage activity in the presence of Pb2+. Due to its excellent selectivity, GR5 has been a popular DNAzyme for developing biosensors for Pb2+. The activity of DNAzymes is often affected by pH and salt, which may in turn affect the sensitivity of related sensors. Although pH can be readily controlled by using a buffer, the effect of salt is more complex. To have a systematic understanding, we herein measured the cleavage activity of GR5 in various concentrations of Na+ and Mg2+. Both metals inhibited the DNAzyme with Pb2+, and the inhibition constants were 1.8 mM Mg2+ and 33.4 mM Na+. For anions, F- inhibited GR5 more strongly than Br-, while Cl- was the least inhibiting anion, which was consistent with the solubility of their lead salts. The reaction can work similarly in many Good's buffers, while phosphate buffer should be avoided. Finally, GR5 is an optimal sequence based on the truncation and elongation studies. This study reveals important solution conditions that should be considered when designing and testing related biosensors for metal detection.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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