Covalent and Noncovalent Functionalization of Graphene Oxide with DNA for Smart Sensing
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.
Notice bibliographique
Résumé
Interfacing nanomaterials with DNA has resulted in the development of numerous biosensors, optimized for different targets and applications. Of all nanomaterials, graphene oxide (GO) has emerged as a prime sensing platform due to its high specific surface area, good aqueous stability, varied functional groups and desirable surface, and electrical and optical properties. This review starts with an introduction of GO and describes its physical and chemical properties. Then, the general strategies of interfacing DNA and GO to develop sensors are discussed. The trends in GO/DNA biosensor development are organized into classes based on the mode of DNA interaction with GO (physisorbed vs chemisorbed). Due to the intermediate DNA adsorption strength on GO, most of the sensors developed utilize physisorption of DNA to GO. Even within the realm of physisorbed probes, there are multiple sensing methods: direct adsorption, inhibited adsorption, competitive adsorption with the use of blocking agents, and tethered adsorption containing a strongly adsorbing block of DNA. Covalently linked DNA probes are also used to increase the biosensor stability. Each of these sensors has its advantages and disadvantages and the designs are discussed with representative examples in detail.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 découle