Universal Amplification-Free RNA Detection by Integrating CRISPR-Cas10 with Aptameric Graphene Field-Effect Transistor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Amplification-free, highly sensitive, and specific nucleic acid detection is crucial for health monitoring and diagnosis. The type III CRISPR-Cas10 system, which provides viral immunity through CRISPR-associated protein effectors, enables a new amplification-free nucleic acid diagnostic tool. In this study, we develop a CRISPR-graphene field-effect transistors (GFETs) biosensor by combining the type III CRISPR-Cas10 system with GFETs for direct nucleic acid detection. This biosensor exploits the target RNA-activated continuous ssDNA cleavage activity of the dCsm3 CRISPR-Cas10 effector and the high charge density of a hairpin DNA reporter on the GFET channel to achieve label-free, amplification-free, highly sensitive, and specific RNA detection. The CRISPR-GFET biosensor exhibits excellent performance in detecting medium-length RNAs and miRNAs, with detection limits at the aM level and a broad linear range of 10 −15 to 10 −11 M for RNAs and 10 −15 to 10 −9 M for miRNAs. It shows high sensitivity in throat swabs and serum samples, distinguishing between healthy individuals (N = 5) and breast cancer patients (N = 6) without the need for extraction, purification, or amplification. This platform mitigates risks associated with nucleic acid amplification and cross-contamination, making it a versatile and scalable diagnostic tool for molecular diagnostics in human health.
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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 | 0,001 | 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 ».