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Enregistrement W4414260060 · doi:10.26434/chemrxiv-2025-22qwj

Nucleic Acid FRET Sensing of Hydrogen Peroxide in Live Cells Using a Boronic Acid Nucleobase Surrogate

2025· preprint· en· W4414260060 sur OpenAlexaff
Keenan T. Regan, Elizabeth St. John, Samantha L. Payne, Terence J. Van Raay, Richard A. Manderville

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFörster resonance energy transferBoronic acidNucleic acidNucleobaseHydrogen peroxideAcceptorSulfenic acidDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For activity-based sensing, where probes detect biological analytes through chemical reactivity, nucleic acid (NA) scaffolds are seldom employed. Herein, we present the first all-in-one NA sensor (KR28) that is activated by H2O2 as a molecular trigger to foster a turn-on FRET response in human serum and in the nucleus of live cells. The 28-mer 2ʹ-OMe-XNA hairpin (HP) KR28 features a boronic acid nucleobase surrogate (BA6HI) that serves as the H2O2 sensing element and is embedded into KR28 using an on-strand Aldol condensation approach. Ipso-hydroxylation of the BA6HI surrogate mediated by H2O2 furnishes an emissive phenolic product (PhOH6HI, λex/λem = 390/490 nm) that serves as the FRET donor to a thiophene surrogate acceptor (Th6HI, λex/λem = 530/580 nm) for a FRET efficiency of 95%. The BA6HI-modified NA scaffolds match the sensitivity of free boronic acid dyes for H2O2 (~ 150 nM) and localize in the nucleus of live cells for nuclear H2O2 FRET detection. Our work expands the function of NA scaffolds beyond their use as molecular recognition elements and demonstrates their potential to serve as activity-based sensors of ROS to probe the relationships between nuclear oxidative stress and disease states.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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