Label-free evaluation of short oligonucleotide bound alginate hydrogels using circular dichroism spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Oligonucleotide-based biosensors have attracted interest due to the increasing global demand for disease detection, environmental monitoring, and detection of degraded samples such as those found in forensic contexts. In this study, we explore the efficacy of circular dichroism (CD) spectroscopy to detect DNA and RNA hybridization on label-free short oligo-alginate hydrogels, without the need for amplification. We use an EDC/NHS coupling reaction to synthesize alginate-azide molecules, which are then crosslinked to DNA-alkyne or RNA-alkyne oligonucleotides using a copper-catalyzed azide-alkyne cycloaddition (CuAAC). A complementary strand to the bound oligonucleotide is added to the hydrogel and hybridization is assessed using CD spectroscopy. We report a limit of detection of 0.73 nmol and 0.17 nmol for DNA- and RNA-based biosensors, respectively. Biosensor specificity is evaluated by adding solution mixtures containing up to four different non-complementary strands to the alginate-oligo hydrogels. Chemometric models are then used to assess biosensor specificity. Principal component analysis (PCA) is performed on the spectra collected from 156 samples and successfully differentiated samples with and without a bound complement. DNA-based biosensors can also be distinguished from RNA-based biosensors. Additionally, random forest classification models are computed to classify unknown samples based on complement binding, achieving prediction accuracies greater than 92 %. Our findings demonstrate the feasibility of label-free, amplification-free detection of short oligonucleotides in aqueous solutions by measuring hybridization within our biosensor with CD spectroscopy, supporting potential applications to more complex environmental matrices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».