MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3156207566 · doi:10.1007/s12274-021-3483-z

Nucleobase, nucleoside, nucleotide, and oligonucleotide coordinated metal ions for sensing and biomedicine applications

2021· article· en· W3156207566 sur OpenAlexaff
Jiaojiao Zhou, Heyou Han, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueNano Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleobaseNanomaterialsBiomoleculeNanotechnologyNucleotideOligonucleotideCombinatorial chemistryBiosensorMetal ions in aqueous solutionDNANucleosideMaterials scienceChemistryMetalOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal ions play critical roles in chemical, biological, and environmental processes. Various biomolecules have the ability to coordinate with metal ions and form various materials. Nucleobases, nucleosides, and nucleotides, as the essential components of DNA, have emerged as a useful building block for the construction of functional nanomaterials. In recent years, DNA oligonucleotides have also been used for this purpose. We herein review the strategies for the synthesis of soft nanomaterials through the assembly of nucleotides (or DNA) and metal ions to yield various nanoparticles, fibers, and hydrogels. Such coordination methods are simple to operate and can be carried out under ambient conditions. The luminescent, catalytic, and molecular recognition properties of these coordination materials are described with representative recent examples. Their applications ranging from biosensing, enzyme encapsulation, catalysis, templated shell growth to cancer therapy are highlighted. Finally, challenges of this field and future perspectives are discussed.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations41
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNano ResearchMême sujetAdvanced biosensing and bioanalysis techniquesTravaux en français237 207