MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3098057845 · doi:10.1021/acs.langmuir.0c02677

Cooperative Metal Ion-Mediated Adsorption of Spherical Nucleic Acids with a Large Hysteresis

2020· article· en· W3098057845 sur OpenAlexafffund
Mohamad Zandieh, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdsorptionNucleic acidDNAMetal ions in aqueous solutionChemistryMetalNanoparticleColloidal goldInorganic chemistryCrystallographyMaterials scienceNanotechnologyOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spherical nucleic acids (SNA) refer to nanoparticles attached with a high density of oligonuleotides. Linear and spherical nucleic acids have many differences such as hybridization affinity, melting transition, and cellular uptake. In this work, these two types of DNA of the same sequence were compared for adsorption on polydopamine (PDA) nanoparticles and graphene oxide (GO). We focused on the effect of metal ions including Na +, Ca 2+, and Zn 2+ since metal ions are indispensible for DNA adsorption on PDA and GO. Gold nanoparticles (AuNPs) of various sizes were used to prepare the SNAs. For both PDA and GO, a normal binding curve of one metal ion was obtained for adsorbing the linear DNA, while the spherical DNAs larger than 5 nm showed a sigmoidal binding curve requiring multiple metal ions. Urea and EDTA were used to probe DNA adsorption affinity, where the spherical DNA showed stronger adsorption in general. In the presence of 300 mM Na +, 4 M urea or 4 mM EDTA failed to desorb the 13 nm spherical DNA. The spherical DNA showed a very large hysteresis of metal-dependent adsorption. This study demonstrates another unique property of SNA compared to linear DNA, revealing interesting orientation and packing of DNA on AuNPs, which has deepened our understanding of DNA interface chemistry.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLangmuirMême sujetAdvanced biosensing and bioanalysis techniquesTravaux en français237 207