An Aptamer-Based Hydrogel Sensing Platform Enabling Low Micromolar Detection of Small Molecules Using Low Sample Volumes
Notice bibliographique
Résumé
Poor fluorescence recovery at low analyte dosages and slow ligand binding kinetics are critical challenges currently limiting the use of aptamer-functionalized hydrogels for sensing small molecules. In this paper, we report an adenosine-responsive hydrogel sensor that integrates FRET-signaling aptamer switches into in situ-gelling thin-film hydrogels. The hydrogel sensor is able to entrap a high proportion of the sensing probes (>70% following vigorous washing), delay nucleolytic degradation, stabilize weak aptamer complexes to improve hybridization affinity and suppress fluorescence background, and provide high sensitivity in biological fluids (i.e., undiluted human serum). Furthermore, the developed hydrogel sensors were able to achieve low limits of detection (5.3 μM in buffer and 8.8 μM in serum) within 4 min of exposure to the sample, with signal generation requiring only 20 μL/well of analyte sample. The physical nature of the aptamer encapsulation allows this approach to accommodate virtually any small-molecule aptamer, avoiding the need for covalent anchoring and the complex modification of nucleic acid sequences typically required for effective aptamer-based molecular recognition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».