Aptamer and DNAzyme Based Colorimetric Biosensors for Pathogen Detection
Notice bibliographique
Résumé
The detection of pathogens is critical for preventing and controlling health hazards across clinical, environmental, and food safety sectors. Functional nucleic acids (FNAs), such as aptamers and DNAzymes, have emerged as versatile molecular tools for pathogen detection due to their high specificity and affinity. This review focuses on the in vitro selection of FNAs for pathogens, with emphasis on the selection of aptamers for specific biomarkers and intact pathogens, including bacteria and viruses. Additionally, the selection of DNAzymes for bacterial detection is discussed. The integration of these FNAs into colorimetric biosensors has enabled the development of simple, cost-effective diagnostic platforms. Both non-catalytic and catalytic colorimetric biosensors are explored, including those based on gold nanoparticles, polydiacetylenes, protein enzymes, G-quadruplexes, and nanozymes. These biosensors offer visible detection through color changes, making them ideal for point-of-care diagnostics. The review concludes by highlighting current challenges and future perspectives for advancing FNA-based colorimetric biosensing technologies for pathogen detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».