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Enregistrement W4388034300 · doi:10.1002/anie.202315185

A Colorimetric Biosensing Platform with Aptamers, Rolling Circle Amplification and Urease‐Mediated Litmus Test

2023· article· en· W4388034300 sur OpenAlexafffund
Dingran Chang, Jiuxing Li, Rudi Liu, Meng Liu, Kha Tram, Natalie Schmitt, Yingfu Li

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAptamerRolling circle replicationLitmusBiosensorUreaseStreptavidinChemistryBiotinylationNanotechnologyColorimetryMultiplexCombinatorial chemistryDNAChromatographyMolecular biologyMaterials scienceUreaBiotinBiochemistryBiologyDNA polymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we report on an ultra-sensitive colorimetric sensing platform that takes advantage of both the strong amplification power of rolling circle amplification (RCA) and the high efficiency of a simple urease-mediated litmus test. The presence of a target triggers the RCA reaction, and urease-labelled DNA can hybridize to the biotinylated RCA products and be immobilized onto streptavidin-coated magnetic beads. The urease-laden beads are then used to hydrolyze urea, leading to an increase in pH that can be detected by a simple litmus test. We show this sensing platform can be easily integrated with aptamers for sensing diverse targets via the detection of human thrombin and platelet-derived growth factor (PDGF) utilizing structure-switching aptamers as well as SARS-CoV-2 in human saliva using a spike-binding trimeric DNA aptamer. Furthermore, we demonstrate that this colorimetric sensing platform can be integrated into a simple paper-based device for sensing applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations49
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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