Nucleic Acid Enzyme‐Activated CRISPR‐Cas12a With Circular CRISPR RNA for Biosensing
Notice bibliographique
Résumé
clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)-Cas systems are increasingly used in biosensor development. However, directly translating recognition events for non-nucleic acid targets by CRISPR into effective measurable signals represents an important ongoing challenge. Herein, it is hypothesized and confirmed that CRISPR RNAs (crRNAs) in a circular topology efficiently render Cas12a incapable of both site-specific double-stranded DNA cutting and nonspecific single-stranded DNA trans cleavage. Importantly, it is shown that nucleic acid enzymes (NAzymes) with RNA-cleaving activity can linearize the circular crRNAs, activating CRISPR-Cas12a functions. Using ligand-responsive ribozymes and DNAzymes as molecular recognition elements, it is demonstrated that target-triggered linearization of circular crRNAs offers great versatility for biosensing. This strategy is termed as "NAzyme-Activated CRISPR-Cas12a with Circular CRISPR RNA (NA3C)." Use of NA3C for clinical evaluation of urinary tract infections using an Escherichia coli-responsive RNA-cleaving DNAzyme to test 40 patient urine samples, providing a diagnostic sensitivity of 100% and specificity of 90%, is further demonstrated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».