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Enregistrement W3034772251 · doi:10.1039/c9cs00776h

Single-molecule methods in structural DNA nanotechnology

2020· review· en· W3034772251 sur OpenAlexafffund
Casey M. Platnich, Felix J. Rizzuto, Gonzalo Cosa, Hanadi F. Sleiman

Notice bibliographique

RevueChemical Society Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésNanotechnologyDNAMoleculeDNA nanotechnologySuiteNanostructureChemistryMaterials scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single molecules can now be visualised with unprecedented precision. As the resolution of single-molecule experiments improves, so too does the breadth, quantity and quality of information that can be extracted using these methodologies. In the field of DNA nanotechnology, we use programmable interactions between nucleic acids to generate complex, multidimensional structures. We can use single-molecule techniques - ranging from electron and fluorescence microscopies to electrical and force spectroscopies - to report on the structure, morphology, robustness, sample heterogeneity and other properties of these DNA nanoconstructs. In this Tutorial Review, we will detail how complementarity between static and dynamic single-molecule techniques can provide a unified image of DNA nanoarchitectures. The single-molecule methods that we discuss provide unprecedented insight into chemical and structural behaviour, yielding not just an average outcome but reporting on the distribution of values, ultimately showing how bulk properties arise from the collective behaviour of individual structures. As the fields of both DNA nanotechnology and single-molecule characterisation intertwine, a feedback loop is generated between disciplines, providing new opportunities for the development and operation of DNA-based materials as sensors, delivery vehicles, machinery and structural scaffolds.

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 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), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations53
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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