An Ultrahigh Affinity DNA Aptamer for Quinine and Its Intrinsic Fluorescence Based Label‐Free Detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Measuring quinine is critical for the detection of its overdose, understanding its pharmacological and toxicological effects, and monitoring its pollution. While a previously reported aptamer named MN4 can bind quinine, it was not selected for it, leading to compromised binding affinity and specificity. In this work, a new quinine aptamer was isolated using the library immobilization capture‐SELEX technique. The Q1 aptamer has a K d value of 10 nM determined by an isothermal titration calorimetry experiment and 45 nM in a fluorescence binding assay. A 3.5 nM quinine limit of detection was obtained based on the aptamer binding‐induced quenching of the intrinsic fluorescence of quinine. A large blue shift in fluorescence was observed for quinine upon binding to Q1, whereas binding to MN4 led to a very small red shift, indicating different ways of quinine binding by these two aptamers. Q1 did not bind cocaine based on NMR spectroscopy and fluorescence assays also indicated excellent selectivity against other tested molecules. This work has supplied a high affinity aptamer for quinine that can be useful for its detection and fundamental aptamer binding studies. It also highlights the advantages of using capture‐SELEX to isolate aptamers for small molecules.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».