A versatile fluorometric <i>in situ</i> hybridization method for the quantitation of hairpin conformations in DNA self-assembled monolayers
Notice bibliographique
Résumé
As the performance of hairpin DNA (hpDNA)-based biosensors is highly dependent on the yield of stem-loop (hairpin) conformations, we report herein a versatile fluorometric in situ hybridization protocol for examining hpDNA self-assembled monolayers (SAMs) on popularly used biochip substrates. Specifically, the ratio of fluorescence (FL) intensities of hpDNA SAMs (in an array format) before and after hybridization was adopted as the key parameter for performing such a determination. Upon confirming the existence of mixed and tunable DNA conformations in binary deposition solutions and efficient hybridization of the hairpin strands with the target DNA via gel electrophoresis assays, we tested the fluorometric protocol for determining the coverages of hpDNA in hpDNA/ssDNA SAMs prepared on gold; its accuracy was validated by Exonuclease I (Exo I)-assisted electrochemical quantitation. To further confirm its versatility, this FL protocol was adopted for quantifying hairpin conformations formed on glass and polycarbonate (PC) substrates. The molar ratios of surface-tethered hairpin conformations on the three different substrates were all found to be proportional to but less than those in the binary deposition solutions, and were dependent on the substrate morphology. The findings reported herein are beneficial for the construction of highly efficient DNA hairpin-based sensing surfaces, which essentially facilitates the creation of hpDNA-based biosensors with optimal detection performance.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».