A novel platform for metabolomics using barcoded structure-switching aptamers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small organic molecules like metabolites and drugs are critical for diagnostics, treatment, and synthetic biology. Measuring them presents two key challenges however: they are biochemically highly diverse and there is no method to amplify them. Mass spectrometry has been the workhorse of metabolomics for decades but is costly and slow and single-cell metabolomics remains very challenging. Here we describe an alternative platform for metabolomics based on structure-switching aptamers (SSAs). SSAs are short nucleic acid molecules that each recognise a specific target ligand and undergo a major conformational change on ligand binding. This conformational change can drive detection such as fluorescence allowing SSAs to be used as sensors. We adapted conventional SSAs to a novel readout: barcode release. Each SSA recognises a unique ligand and each SSA releases a unique barcode allowing many ligands to be detected in parallel. We show that these barcode SSAs (bSSAs) can be multiplexed and act as independent sensors and that barcode release can be massively amplified to allow high sensitivity. Finally, we establish methods for the generation of large collections of bSSAs where barcode-SSA matching is completely directed. We believe that this novel platform which converts metabolite detection into barcode sequencing will allow the deep multiplexed detection of metabolites and drugs down to the scale of single cells.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».