Modular DNA origami–based electrochemical detection of DNA and proteins
Notice bibliographique
Résumé
The diversity and heterogeneity of biomarkers has made the development of general methods for single-step quantification of analytes difficult. For individual biomarkers, electrochemical methods that detect a conformational change in an affinity binder upon analyte binding have shown promise. However, because the conformational change must operate within a nanometer-scale working distance, an entirely new sensor, with a unique conformational change, must be developed for each analyte. Here, we demonstrate a modular electrochemical biosensor, built from DNA origami, which is easily adapted to diverse molecules by merely replacing its analyte binding domains. Instead of relying on a unique nanometer-scale movement of a single redox reporter, all sensor variants rely on the same 100-nm scale conformational change, which brings dozens of reporters close enough to a gold electrode surface that a signal can be measured via square-wave voltammetry, a standard electrochemical technique. To validate our sensor's mechanism, we used single-stranded DNA as an analyte, and optimized the number of redox reporters and various linker lengths. Adaptation of the sensor to streptavidin and Platelet-Derived Growth Factor-BB (PDGF-BB) analytes was achieved by simply adding biotin or anti-PDGF aptamers to appropriate DNA linkers. Geometrically optimized streptavidin sensors exhibited signal gain and limit of detection markedly better than comparable reagentless electrochemical sensors. After use, the same sensors could be regenerated under mild conditions: Performance was largely maintained over four cycles of DNA strand displacement and rehybridization. By leveraging the modularity of DNA nanostructures, our work provides a straightforward route to the single-step quantification of arbitrary nucleic acids and proteins.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».