Highly accurate random DNA sequencing using inherent interlayer potential traps of bilayer MoS <sub>2</sub> nanopores
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solid-state MoS 2 nanopores are emerging as potential real-time DNA sequencers due to their ultra-thinness and pore stability. One of the major challenges in determining random nucleotide sequence (unlike polynucleotide strands) is the non-homogeneity of the charge interaction and velocity during DNA translocation. This results in varying blockade current for the same nucleotide, reducing the sequencing confidence. In this work, we studied the inherent impedance-tunability (due to vertical interlayer potential gradient and ion accumulation) of multilayered MoS 2 nanopores along with its effect on improving analyte capture and charge interaction, for more sensitive and confident sensing. Experimentally we demonstrate that 2-3 nm diameter bilayer MoS 2 pores are best suited for high accuracy (~90%) sequencing of mixed nucleotides with signal-to-noise-ratio greater than 11 in picomolar concentration solutions. High temporal resolution demonstrated by bilayer MoS 2 nanopores can help detect neutral proteins in future. The high accuracy detection in low concentration analyte can hence be applied for control and prevention of hereditary diseases and understanding health effects of rare microbial strains.
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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 | 0,000 | 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 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 ».