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Enregistrement W4388765675 · doi:10.1002/adma.202304410

Modular Aptamer Switches for the Continuous Optical Detection of Small‐Molecule Analytes in Complex Media

2023· article· en· W4388765675 sur OpenAlexfundno aff
Amani A. Hariri, Alyssa P. Cartwright, Constantin Dory, Yasser Gidi, Steven Yee, Ian A. P. Thompson, Kaiyu Fu, Kiyoul Yang, Diana Wu, Nicolò Maganzini, Trevor Feagin, Brian E. Young, Behrad Habib Afshar, Michael Eisenstein, Michel J. F. Digonnet, Jelena Vučković, H. Tom Soh

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthLeona M. and Harry B. Helmsley Charitable Trust
Mots-clésAptamerAnalyteBiosensorMaterials scienceNanotechnologyLigand (biochemistry)SIGNAL (programming language)Biological systemCombinatorial chemistryComputer scienceChemistryChromatographyBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aptamers are a promising class of affinity reagents because signal transduction mechanisms can be built into the reagent, so that they can directly produce a physically measurable output signal upon target binding. However, endowing the signal transduction functionality into an aptamer remains a trial-and-error process that can compromise its affinity or specificity and typically requires knowledge of the ligand binding domain or its structure. In this work, a design architecture that can convert an existing aptamer into a "reversible aptamer switch" whose kinetic and thermodynamic properties can be tuned without a priori knowledge of the ligand binding domain or its structure is described. Finally, by combining these aptamer switches with evanescent-field-based optical detection hardware that minimizes sample autofluorescence, this study demonstrates the first optical biosensor system that can continuously measure multiple biomarkers (dopamine and cortisol) in complex samples (artificial cerebrospinal fluid and undiluted plasma) with second and subsecond-scale time responses at physiologically relevant concentration ranges.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,394

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations53
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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