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Enregistrement W4361199601 · doi:10.3390/bios13040434

Surfactant-Assisted Label-Free Fluorescent Aptamer Biosensors and Binding Assays

2023· article· en· W4361199601 sur OpenAlexafffund
Hanxiao Zhang, Albert Zehan Li, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueBiosensors · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAptamerChemistryFluorescenceBiosensorCuvettePulmonary surfactantChromatographyAdsorptionBiophysicsCombinatorial chemistryBiochemistryOrganic chemistryMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using DNA staining dyes such as SYBR Green I (SGI) and thioflavin T (ThT) to perform label-free detection of aptamer binding has been performed for a long time for both binding assays and biosensor development. Since these dyes are cationic, they can also adsorb to the wall of reaction vessels leading to unstable signals and even false interpretations of the results. In this work, the stability of the signal was first evaluated using ThT and the classic adenosine aptamer. In a polystyrene microplate, a drop in fluorescence was observed even when non-binding targets or water were added, whereas a more stable signal was achieved in a quartz cuvette. Equilibrating the system can also improve signal stability. In addition, a few polymers and surfactants were also screened, and 0.01% Triton X-100 was found to have the best protection effect against fluorescence signal decrease due to dye adsorption. Three aptamers for Hg2+, adenosine, and cortisol were tested for their sensitivity and signal stability in the absence and presence of Triton X-100. In each case, the sensitivity was similar, whereas the signal stability was better for the surfactant. This study indicates that careful control experiments need to be designed to ensure reliable results and that the reliability can be improved by using Triton X-100 and a long equilibration time.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 GPT0,280
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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