DNA Chimeras as Electrochemical Biosensors for Host‐Guest Measurements in Blood
Notice bibliographique
Résumé
Few sensing platforms have become ubiquitous to enable rapid and convenient measurements at the point-of-care. Those, however, are "one-off" technologies, meaning that they can only detect a single target and are hardly adaptable. In response, we plan to develop a sensing platform that can be extended to detect other classes of molecules and that affords rapid, convenient, continuous measurements directly in undiluted complex matrices. For this, we decided to rely on a host molecule that presents reversible interactions toward specific guest molecules to develop a new class of sensors that we coined "Electrochemical DNA-host chimeras". As a proof-of-concept for our sensor, we decided to use cyclobis(paraquat-p-phenylene) ("blue box") that we attached on an electrode-bound DNA to allow measurements of electron-rich guests such as dopamine and aspirin. Doing so allows to promote host-guest complex that could be quantified using blue box's electrochemistry. Because of this unique sensor architecture, we achieve, to our knowledge, the first reagentless, continuous and rapid (<5 min) host-guest measurements in undiluted whole blood. We envision that given the library of electroactive host molecules that this will allow the development of a sensing platform for measurements of several classes of molecules in complex matrices at the point-of-care.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 ».