DNA-Templated Click Ligation Chain Reaction Catalyzed by Heterogeneous Cu<sub>2</sub>O for Enzyme-Free Amplification and Ultrasensitive Detection of Nucleic Acids
Notice bibliographique
Résumé
Nucleic acids play a pivotal role in the diagnosis of diseases. However, rapid, cost-efficient, and ultrasensitive identification of nucleic acid targets still represents a significant challenge. Herein, we describe an enzyme-free DNA amplification method capable of achieving accurate and ultrasensitive nucleic acid detection via D NA- t emplated c lick l igation c hain r eaction (DT-CLCR) catalyzed by a h eterogeneous n anocatalyst made of Cu 2 O (hnCu 2 O). This hnCu 2 O–DT-CLCR method is built on two cross-amplifying hnCu 2 O-catalyzed DNA-templated azide–alkyne cycloaddition-driven DNA ligation reactions that boast a fast reaction rate and a high DNA ligation yield in minutes, enabling rapid exponential amplification of specific DNA targets. This newly developed hnCu 2 O–DT-CLCR-enabled DNA amplification strategy is further integrated with two signal reporting mechanisms to achieve low-cost and easy-to-use biosensors: an electrochemical sensor through the conjugation of a methylene blue redox reporter to a DNA probe used in hnCu 2 O–DT-CLCR and a colorimetric sensor through the incorporation of the split-to-intact G-quadruplex DNAzyme encoded into hnCu 2 O–DT-CLCR. Both sensors are able to achieve specific detection of the intended DNA target with a limit of detection at aM ranges, even when challenged in complex biological matrices. The combined hnCu 2 O–DT-CLCR and sensing strategies offer attractive universal platforms for enzyme-free and yet efficient detection of specific nucleic acid targets.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».