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Enregistrement W3119762900 · doi:10.1002/anie.202014329

Enhancing the Sensitivity of Photoelectrochemical DNA Biosensing Using Plasmonic DNA Barcodes and Differential Signal Readout

2021· article· en· W3119762900 sur OpenAlexafffund
Amanda Victorious, Sudip Saha, Richa Pandey, Leyla Soleymani

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Ontario
Mots-clésBiosensorSensitivity (control systems)SIGNAL (programming language)DNAOptoelectronicsNanotechnologyDifferential (mechanical device)PlasmonComputational biologyPhysicsMaterials scienceBiologyComputer scienceGeneticsElectronic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photoelectrochemical biosensors hold great promise for sensitive bioanalysis; however, similar to their electrochemical analogues, they are highly affected by the variable backgrounds caused by biological matrices. We developed a new PEC biosensing strategy that uses differential signal generation, combining signals from two separate but correlated binding events on the biosensor, for improving the limit-of-detection, sensitivity, and specificity of PEC DNA biosensors in biological samples. In this assay, the binding of unlabeled target DNA is followed by the capture of a signal amplification barcode featuring a plasmonic nanoparticle. The interaction of the plasmonic barcode with the semiconductive building blocks of the biosensor results in significant signal amplification, and together with differential signal processing enhances the limit of detection and sensitivity of the assay by up to 15- and three-fold, respectively, compared to the previously-used PEC assays with a single binding event, demonstrating a limit of detection of 3 fM.

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 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,252 · 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.

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

Citations72
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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