Folding Dynamics of Linear ssDNA–dsDNA Heterostructures through Solid-State Nanopores
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the intricate details of the molecular mechanisms behind nanopore translocation is crucial to further the development of nanopores as single-molecule sensors. In this study, we assemble hybrid ss–dsDNA constructs with different effective persistence lengths to investigate their capture and folding behavior in solid-state nanopores. In general, we observe differences in event shapes for different flexible polymers with more flexible polymers leading to deeper, longer, and more complex events. We show that folding happens favorably in ssDNA segments along the heterogeneous polymer contour and can happen multiple times during the same event, blocking more current and generating more convoluted event shapes. By designing DNA heterostructures with various ss–dsDNA distributions, we further show that the propensity for folds at the ssDNA segments arises due to their higher flexibility allowing them to diffuse around the vicinity of a nanopore during the translocation process, as opposed to stiffer and nonrelaxed dsDNA segments through which the tension propagates during passage. These findings highlight the different translocation regimes of polymers of various rigidity, improving our understanding of the folding of polymers into nanopores which will ultimately be useful for the development of applications requiring single-file translocations, for example, for the decoding of barcoded nanostructured molecules for multiplexed biomarker detection or for molecular information storage schemes.
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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 | 0,000 | 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 ».