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Enregistrement W3012154104 · doi:10.1002/cbic.202000003

Circular Nucleic Acids: Discovery, Functions and Applications

2020· review· en· W3012154104 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

RevueChemBioChem · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleic acidNanodeviceAptamerDeoxyribozymeExonucleaseRolling circle replicationRibozymeComputational biologyDNABiosensorNanotechnologyNucleic acid structurePolymeraseCombinatorial chemistryRNABiologyChemistryBiochemistryGeneticsMaterials scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Circular nucleic acids (CNAs) are nucleic acid molecules with a closed-loop structure. This feature comes with a number of advantages including complete resistance to exonuclease degradation, much better thermodynamic stability, and the capability of being replicated by a DNA polymerase in a rolling circle manner. Circular functional nucleic acids, CNAs containing at least a ribozyme/DNAzyme or a DNA/RNA aptamer, not only inherit the advantages of CNAs but also offer some unique application opportunities, such as the design of topology-controlled or enabled molecular devices. This article will begin by summarizing the discovery, biogenesis, and applications of naturally occurring CNAs, followed by discussing the methods for constructing artificial CNAs. The exploitation of circular functional nucleic acids for applications in nanodevice engineering, biosensing, and drug delivery will be reviewed next. Finally, the efforts to couple functional nucleic acids with rolling circle amplification for ultra-sensitive biosensing and for synthesizing multivalent molecular scaffolds for unique applications in biosensing and drug delivery will be recapitulated.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · 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