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Enregistrement W3113020781 · doi:10.3390/s20247019

Mechanical Flexibility of DNA: A Quintessential Tool for DNA Nanotechnology

2020· review· en· W3113020781 sur OpenAlexafffund
Runjhun Saran, Yong Wang, Isaac T. S. Li

Notice bibliographique

RevueSensors · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArkansas Biosciences InstituteMichael Smith Health Research BCNational Science Foundation
Mots-clésDNA nanotechnologyNanotechnologyDNARigidity (electromagnetism)Flexural rigidityBiomoleculeDNA origamiStructural rigidityBase pairFlexibility (engineering)BiophysicsMaterials scienceChemistryNanostructureBiologyEngineeringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanical properties of DNA have enabled it to be a structural and sensory element in many nanotechnology applications. While specific base-pairing interactions and secondary structure formation have been the most widely utilized mechanism in designing DNA nanodevices and biosensors, the intrinsic mechanical rigidity and flexibility are often overlooked. In this article, we will discuss the biochemical and biophysical origin of double-stranded DNA rigidity and how environmental and intrinsic factors such as salt, temperature, sequence, and small molecules influence it. We will then take a critical look at three areas of applications of DNA bending rigidity. First, we will discuss how DNA's bending rigidity has been utilized to create molecular springs that regulate the activities of biomolecules and cellular processes. Second, we will discuss how the nanomechanical response induced by DNA rigidity has been used to create conformational changes as sensors for molecular force, pH, metal ions, small molecules, and protein interactions. Lastly, we will discuss how DNA's rigidity enabled its application in creating DNA-based nanostructures from DNA origami to nanomachines.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeAutre devis
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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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