MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3025862812 · doi:10.1149/ma2020-01352432mtgabs

A Fresh Perspective on the Thermal Stability of Thiol-Based DNA SAMs

2020· article· en· W3025862812 sur OpenAlexaff
Tianxiao Ma, Dan Bizzotto

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonolayerThermal stabilityElectrodeBiosensorSelf-assembled monolayerChemistryElectrochemistryNanotechnologySelf-assemblyDeposition (geology)Materials scienceQuartz crystal microbalanceAnalytical Chemistry (journal)CrystallographyChemical engineeringPhysical chemistryOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stability of gold surfaces modified with DNA self assembled monolayers has drawn increasing attention as the lifespan of the created sensors is an important consideration for biosensor development and applications.1–4 In this study, we investigated the thermal stability of a mixed self assembled monolayer (SAMs) composed of a short alkythiol and alkythiol modified DNA immobilized on a single crystal gold bead electrode at either open circuit potential (OCP) or by electrodeposition.5,6 Using in-situ fluorescence microscopy and electrochemical measurements, different SAMs with varied surface properties were studied, and the relative stability towards increasing temperatures was evaluated. The results show that the stability strongly depends on the preparation method, the DNA coverage and on the underlying surface crystallography. The single crystal bead electrode enabled study of a number of surface crystallographies in a self-consistent manner. For the surfaces made without potential control, the {111} regions were the least thermally stable surface and completely desorbed from the gold surface after heating to 85 °C in some cases. On the other hand, {100} is the most stable region on which SAMs can survive higher than 85 °C in buffer. The {110}, {210} and {311} surfaces were also studied. The surfaces with hexagonal symmetry were less stable than those with square or rectangular symmetry. The different methods used to prepare the DNA SAM also showed significant changes in the stability. In general, SAMs made with potential assisted deposition showed higher stability than those made at OCP. This unique finding can be used to comment on typical sensor surface which are polycrystalline flat gold surfaces composed of a variety of grains and grain boundaries. These results may help to explain the irreproducible results from the DNA SAMs and such as the reported inconsistent results during DNA mismatch discrimination while the solution was heated during experiment.7 Modifying the method used to prepare the DNA SAMs and carefully controlling the composition of the gold substrate may result in significant improvements in the SAM stability. Moreover, increasing the thermal stability will result in longer term storage stability.8,9 References (1) Brittain, W. J.; Brandsetter, T.; Prucker, O.; Rühe, J. ACS Appl. Mater. Interfaces 2019, 11, 39397–39409. (2) Civit, L.; Fragoso, A.; O’Sullivan, C. K. Electrochem. commun. 2010, 12, 1045–1048. (3) Flechsig, G. U.; Peter, J.; Hartwich, G.; Wang, J.; Gründler, P. Langmuir 2005, 21, 7848–7853. (4) Ge, D.; Wang, X.; Williams, K.; Levicky, R. Langmuir 2012, 28, 8446–8455. (5) Leung, K. K.; Gaxiola, A. D.; Yu, H.-Z.; Bizzotto, D. Electrochim. Acta 2018, 261, 188–197. (6) Yu, Z. L.; Casanova-Moreno, J.; Guryanov, I.; Maran, F.; Bizzotto, D. J. Am. Chem. Soc. 2015, 137, 276–288. (7) Xu, X.; Makaraviciute, A.; Kumar, S.; Wen, C.; Sjödin, M.; Abdurakhmanov, E.; Danielson, U. H.; Nyholm, L.; Zhang, Z. Anal. Chem. 2019, 91, 14697–14704. (8) McAteer, K.; Simpson, C. E.; Gibson, T. D.; Gueguen, S.; Boujtita, M.; El Murr, N. J. Mol. Catal. - B Enzym. 1999, 7, 47–56. (9) Young Choi, J.; Yang, I. M. Pharm. Anal. Acta 2016, 07 . Figure 1 Figure 1

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting Abstracts→Même sujetAdvanced biosensing and bioanalysis techniques→Travaux en français237 207→