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Enregistrement W4378532136 · doi:10.1101/2023.05.26.542516

Self-Assembly of a Repeatable DNA Nanohinge System Supporting Higher Order Structure Formation

2023· preprint· en· W4378532136 sur OpenAlexafffund
Melanie Law, Charlie Susham, David T. Mackay, Stephanie Nguyen, Rachael Nicholas, M. Tsai, Ethan Rajkumar, F Inaba, Kieran Maheden, Immanuel Abdi, Joe C. H. Ho, Brandon Kieft, Steven Hallam

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensGenome British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésHingeDNA origamiNanotechnologyScalabilityMaterials scienceNanostructureDNA nanotechnologyDrug deliveryMolecular machineNanolithographySelf-assemblyNanoscopic scaleDNAComputer scienceChemistryEngineeringFabrication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT DNA base pairs can both encode biological information and be used as a programmable material to build nanostructures with potential application in nanofabrication, data processing and storage, biosensing and drug delivery. Over several decades development of these DNA origami nanostructures has led to increasingly advanced self-assembling nanostructures and molecular machines actuated by various mechanisms such as toehold-mediated strand displacement (TMSD), magnetism and even light. However, scalability remains challenging as using larger scaffold strands can increase the likelihood of kinetic traps and misfolded conformations. Here we describe a repeatable DNA nanohinge system to increase the scalability of existing nanohinge designs for hierarchical assembly of more complex structures with greater degrees of mobility and functionality. The components of this system, comprising two distinct nanohinges, were designed in caDNAno. Structure conformation and stability were simulated using CanDo and MrDNA, and hinge assembly was validated by TEM. Electron micrographs revealed hinge-shaped nanostructures capable of self-assembly into more complex structures, as well as actuation using TMSD through a reversible locking mechanism incorporated into the design. Our work expands the existing utility of DNA nanohinges as building blocks for scalable DNA nanostructures and demonstrates the feasibility of polymerizing hinges in a novel manner for higher order assembly. The enhanced functionality of our dual hinge systems can be employed in future applications requiring greater control and mobility of DNA nanostructures.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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