Large SYBR Green I fluorescence enhancement for label-free aptamer-based detection of estradiol
Notice bibliographique
Résumé
Estradiol (E2) and related estrogens are emerging environmental contaminants that may adversely affect the health of humans, animals, and ecosystems. Many aptamers have been reported for the detection of E2, and our lab recently selected a series of high-affinity and short DNA aptamers that showed various binding orientations to E2, leading to different selectivity patterns. In this work, we report that using SYBR Green I (SGI) as a fluorescence probe, up to 200% fluorescence increase was achieved upon titration of E2 to these aptamers. Such enhancement was the highest among all reported small molecule binding aptamers using SGI for signal generation, although some metal-binding DNA can achieve even higher enhancement. By gradually shortening the stem region of an E2 binding aptamer, we concluded that the enhanced fluorescence was from the aptamer binding pocket upon target binding instead of from the duplexed stem region. Comparison was also made with a few other aptamers including those for caffeine, quinine, uric acid and cortisol, and none of them showed more than 20% fluorescence change. Using the SGI method, the detection limit was calculated to be 2.4 nM E2. We attributed the large fluorescence enhancement to the hydrophobic nature of E2 and the high-affinity binding of the aptamers. This study provides insights into the aptamers that can use SGI for their binding assays and biosensor development.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».