Ångström- and Nano-scale Pore-Based Nucleic Acid Sequencing of Current and Emergent Pathogens
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
State-of-the-art nanopore sequencing enables rapid and real-time identification of novel pathogens, which has wide application in various research areas and is an emerging diagnostic tool for infectious diseases including COVID-19. Nanopore translocation enables de novo sequencing with long reads (> 10 kb) of novel genomes, which has advantages over existing short-read sequencing technologies. Biological nanopore sequencing has already achieved success as a technology platform but it is sensitive to empirical factors such as pH and temperature. Alternatively, ångström- and nano-scale solid-state nanopores, especially those based on two-dimensional (2D) membranes, are promising next-generation technologies as they can surpass biological nanopores in the variety of membrane materials, ease of defining pore morphology, higher nucleotide detection sensitivity, and facilitation of novel and hybrid sequencing modalities. Since the discovery of graphene, atomically-thin 2D materials have shown immense potential for the fabrication of nanopores with well-defined geometry, rendering them viable candidates for nanopore sequencing membranes. Here, we review recent progress and future development trends of 2D materials and their ångström- and nano-scale pore-based nucleic acid (NA) sequencing including fabrication techniques and current and emerging sequencing modalities. In addition, we discuss the current challenges of translocation-based nanopore sequencing and provide an outlook on promising future research directions.
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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