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Enregistrement W4306831767 · doi:10.1039/d2cs00613h

Functional nucleic acid biosensors utilizing rolling circle amplification

2022· review· en· W4306831767 sur OpenAlexafffund
Roger M. Bialy, Alexa Mainguy, Yingfu Li, John D. Brennan

Notice bibliographique

RevueChemical Society Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésNucleic acidRolling circle replicationBiosensorNucleic acid detectionPoint of careNanotechnologyComputational biologyChemistryComputer scienceBiologyBiochemistryMaterials scienceDNAMedicinePolymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional nucleic acids (FNAs), including DNA aptamers and DNAzymes, are finding increasing use as molecular recognition elements for point-of-care (POC) assays and sensors. An ongoing challenge in the development of FNA-based POC sensors is the ability to achieve detection of low levels of analyte without compromising assay time and ease of use. Rolling circle amplification (RCA) is a leading nucleic acid (NA) isothermal amplification method which can be coupled with FNAs for the ultrasensitive detection of non-NA targets. Herein we examine the key considerations required when designing FNA-coupled biosensors utilizing RCA. Specifically, we describe methods for using FNAs as inputs to regulate RCA, various modes of RCA amplification, and methods to detect the output of the RCA reaction, along with how these can be combined to allow detection of non-NA targets. Recent progress on development of portable optical and electrochemical POC devices that incorporate RCA is then described, followed by a summary of key challenges and opportunities in the field.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations142
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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