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Enregistrement W4386853096 · doi:10.1149/ma2023-01532635mtgabs

Integration of Photoelectrochemical Signal Transduction with RNA-Cleaving Dnazymes for Culture-Free Detection of Bacteria

2023· article· en· W4386853096 sur OpenAlexaff
Sadman Sakib, Zijie Zhang, Enas Osman, Farhaan Kanji, Fatemeh Bahkshandeh, Yingfu Li, Igor Zhitomirsky, Leyla Soleymani

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologyDeoxyribozymeTransduction (biophysics)CleaveMaterials scienceBiosensorNanorodSignal transductionDetection limitChemistryBiologyBiophysicsCell biologyBiochemistryDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing interest in developing ultrasensitive biological sensors that can be used for rapid testing at the point-of-need.1 A major hurdle in developing such sensors for detecting pathogens such as bacteria is that they require target enrichment or amplification to deliver the required limit-of-detection.2 Among signal transduction strategies, photoelectrochemical (PEC) signal readout, built on the use of light for enhancing electrochemical reactions, is emerging as an ultrasensitive signal transduction mechanism.3 However, the existing PEC platforms fail to deliver single step testing due to the existence of multiple manual steps, including the addition of biological materials labelled with inorganic photoactive nanoparticles, for signal transduction.3 RNA-cleaving DNAzymes (RCDs), a class of synthetic nucleic acids, have been selected for precisely identifying specific bacterial species without the need for sample processing.4 RCDs are molecular switches that cleave a segment of themselves in response to a particular bacterial target, combining biological recognition with signal transduction.4 We developed photoactive RCDs by tagging them with TiO2 nanomaterials for combining these molecular switches with PEC signal readout. We designed these molecular switches to make and then break semiconductive heterostructures in response to bacterial targets. These photoactive RCDs were the foundational basis for the design novel and highly sensitive PEC bacterial sensor. We developed two photoactive materials for use in the PEC bacterial assay: TiO2 nanorod clusters (rutile) that form high surface area photoelectrodes and sub-nanometer sized TiO2-nanoparticles (anatase) that link to RCDs to create photoactive reporter probes. Combining TiO2-assemblies and TiO2-nanoparticles gives rise to a semiconductor heterostructure that massively improves the photoexcitation efficiency of the combined material system and improves photocurrent generation. Our PEC bacterial sensor makes use of this phenomenon for bacterial detection by utilizing photoactive RCDs to modulate photocurrent by breaking and then rebuilding the TiO2 heterostructures, as a signaling mechanism. The assay consists of a release electrode – modified with photoactive RCDs and a capture electrode – modified with single-stranded DNA probes. Upon target interaction, RCDs release photoactive reporters which are captured by the probes, decreasing the release electrode signal while raising the capture electrode signal. The resulting biosensor can detect E. coli bacterial contamination with high specificity and has achieved a very low limit of detection of 21 CFU/mL in buffer and 18 CFU/mL in lake water samples. These results have set a new record for amplification-free detection of bacteria, that does not rely on target enrichment, reagent addition, or sample processing. This presents a new tool for rapid and in-field water testing. References Nat. Microbiol., 1, 16089 (2016). L. Castillo-Henríquez et al., Sensors, 20, 6926 (2020). A. Victorious, S. Saha, R. Pandey, T. F. Didar, and L. Soleymani, Front. Chem., 7, 617 (2019). I. Cozma, E. M. McConnell, J. D. Brennan, and Y. Li, Biosens. Bioelectron., 177, 112972 (2021).

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)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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'admission1
Résumé présentoui

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