Integration of Photoelectrochemical Signal Transduction with RNA-Cleaving Dnazymes for Culture-Free Detection of Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».