MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220722511 · doi:10.1039/d2cc00792d

Dual-amplified CRISPR-Cas12a bioassay for HIV-related nucleic acids

2022· article· en· W4220722511 sur OpenAlexaff
Jing Zhou, Jianyu Hu, Rui Liu, Chaoqun Wang, Yi Lv

Notice bibliographique

RevueChemical Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFundamental Research Fund of Shandong UniversitySichuan UniversityDepartment of Science and Technology of Sichuan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNucleic acidCRISPRBioassayDNANucleic Acid Amplification TestsHuman immunodeficiency virus (HIV)Computational biologyChemistryCombinatorial chemistryBiologyMolecular biologyNanotechnologyChromatographyBiochemistryGeneticsGeneMaterials scienceVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nucleic acid amplification strategies have successfully dominated ultrasensitive bioassays, but they sometimes bring high time-consumption, multi-step operation, increased contamination risk, and mismatch-related inaccuracy. We proposed a nucleic acid amplification-free method called the AuNPs-tagging based CRISPR-Cas12a bioassay platform. The signal amplification was realized by integrating the self-amplification effect of CRISPR-Cas12a with the enhancement effect of the large number of detectable atoms inside each gold nanoparticle. The proposed method achieved a low LOD of 1.05 amol in 40 min for HIV-related DNA.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,580

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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemical CommunicationsMême sujetCRISPR and Genetic EngineeringTravaux en français237 207