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Enregistrement W4251603091 · doi:10.13188/2328-1723.1000016

Aptamer Utility in Sensor Platformsfor the Detection of Toxins and Heavy Metals

2017· article· en· W4251603091 sur OpenAlexaff
Olasunkanmi O. Olaoye, Richard A. Manderville

Notice bibliographique

RevueJournal of Toxins · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAptamerHeavy metalsChemistryEnvironmental chemistryBiologyMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nucleic acid research has expanded in recent years through the development of an in vitro methodology for the derivation of functional nucleic acids, capable of binding to specific targets with high specificity and sensitivity. These activities are similar to those of antibodies, yet the single-stranded oligonucleotide, called aptamer, can be readily created on a large-scale using solid-phase oligonucleotide synthesis. This relative ease of synthesis has made aptamers a highly versatile tool for the detection of important targets for applications in imaging, diagnostics and therapeutics. Aptamers are able to show high fidelity to specific targets due to their selective affinities. They undergo structural alteration and topological changes when they bind to specific targets and most sensors using aptamers today leverage on this characteristic to record a detectable signal. The use of aptamers in modern applications is vast and cannot possibly be covered in a single review. This review explicitly focuses on DNA aptamers used for detecting toxins and heavy metals, and outlines their utility in contemporary sensor designs, and their future prospects as analytical tools.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,234

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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