CRISPR/Cas13a-Responsive and RNA-Bridged DNA Hydrogel Capillary Sensor for Point-of-Care Detection of RNA
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Disease diagnostics and surveillance increasingly highlight the importance of portable, cost-effective, and sensitive point-of-care (POC) detection of nucleic acids. Here, we report a CRISPR/Cas13a-responsive and RNA-bridged DNA hydrogel capillary sensor for the direct and visual detection of specific RNA with high sensitivity. The capillary sensor was simply prepared by loading RNA-cross-linking DNA hydrogel film (∼0.2 mm ± 0.02 mm) at the end of a capillary. When CRISPR/Cas13a specifically recognizes the target RNA, the RNA bridge in the hydrogel film is cleaved by the trans -cleavage activity of CRISPR/Cas13a, increasing the permeability of the hydrogel film. Different concentrations of target RNA activate different amounts of Cas13a, cleaving different amounts of the RNA bridge in the hydrogel and causing corresponding changes in the permeability of the hydrogel. Therefore, samples containing different amounts of the target RNA travel to different distances in the capillary. Visual reading of the distance provides quantitative detection of the RNA target without the need for any nucleic acid amplification or auxiliary equipment. The technique was successfully used for the determination of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) RNA in clinical nasopharyngeal (NP) swab and saliva samples. Easily quantifiable distance using a ruler eliminates the need for any optical or electrochemical detection equipment, making this assay potentially useful for POC and on-site applications.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».