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Enregistrement W4225592842 · doi:10.1039/d1sc04268h

Quantifying DNA damage on paper sensors <i>via</i> controlled template-independent DNA polymerization

2022· article· en· W4225592842 sur OpenAlexaff
Wei Xue, Qiang Zhang, Yangyang Chang, John D. Brennan, Yingfu Li, Meng Liu

Notice bibliographique

RevueChemical Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Key Research and Development Program of ChinaLiaoning Revitalization Talents ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDNAPolymerizationDNA damageComputational biologyChemistryNanotechnologyBiophysicsBiologyMaterials scienceBiochemistryPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on a paper-based sensor capable of performing template-independent DNA synthesis by terminal deoxynucleotidyl transferase (TdT). Importantly, we observed that TdT efficiently incorporates fluorescently labeled dUTP on to 3'-OH ends of DNA strands in a strictly controllable manner on cellulose paper, in comparison to its distributive mode of DNA synthesis in solution. Due to the high roughness and porous nature of cellulose paper, we attribute this controllable DNA polymerization to the pore confinement effect on the catalytic behaviour of TdT. Taking advantage of this finding, we proposed a paper-assisted TdT (PAT) assay for absolute quantification of alkylated DNA lesions (N7-methylguanine), DNA deamination (cytosine-to-uracil) and DNA oxidation (8-oxo-7,8-dihydroguanine) by combining various DNA glycosylases. This PAT assay provides a low-cost, high throughput and easy to use method for quantifying the absolute levels of various types of DNA lesions, thus making it well-suited for drug development, genotoxicity testing, and environmental toxicology.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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