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Enregistrement W3170383739 · doi:10.1021/acs.analchem.1c01419

Enhancing the Sensitivity of DNA and Aptamer Probes in the Dextran/PEG Aqueous Two-Phase System

2021· article· en· W3170383739 sur OpenAlexafffund
Qiaoshu Chen, Yanwen Zhang, Hui Chen, Jianbo Liu, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueChemical and Physical Properties in Aqueous Solutions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistryDextranPolyethylene glycolPEG ratioAqueous solutionChromatographyAqueous two-phase systemPolymerAptamerIonic strengthDetection limitBiosensorPhase (matter)DNAOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing the local concentration of DNA-based probes is a convenient way to improve the sensitivity of biosensors. Instead of using organic solvents or ionic liquids that phase-separate with water based on hydrophobic interactions, we herein studied a classic aqueous two-phase system (ATPS) comprising polyethylene glycol (PEG) and dextran. Polymers of higher molecular weights and higher concentrations favored phase separation. DNA oligonucleotides are selectively enriched in the dextran-rich phase unless the pH was increased to 12. A higher volume ratio of PEG-to-dextran and a higher concentration of PEG also enrich more DNA probes in the dextran-rich phase. The partition efficiency of the T15 DNA was enriched around seven times in the dextran phase when the volume ratio of dextran and PEG reached 1:10. The detection of limit improved by 3.6-fold in a molecular beacon-based DNA detection system with the ATPS. The ATPS also increased the sensitivity for the detection of Hg2+ and adenosine triphosphate, although these target molecules alone distributed equally in the two phases. This work demonstrates a simple method using water soluble polymers to improve biosensors.

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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,377

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations44
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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