Kinetically Programmed Signaling Cascades for Molecular Detection
Notice bibliographique
Résumé
Upon external stimulation, living cells activate a series of precisely programmed signaling cascade reactions that efficiently convert multiple stimuli into relevant output signals, thereby maintaining physiological homeostasis. These naturally evolved molecular networks have recently inspired the development of new chemical strategies in fields ranging from synthetic biology to molecular computing, drug delivery, and biosensing systems. While some studies have begun to explore how programming the thermodynamics of these bioinspired chemical systems can optimize their performance, the impact of programming their kinetics remains largely unexplored. Here, we leveraged the modularity and programmability of DNA chemistry to develop a simple DNA-based signaling cascade to measure the concentration of specific molecules and investigated how programming its kinetics affects its performance. This signaling cascade comprises four modules (input, receptor, processor, and output) and three molecular interactions for which we have characterized all intrinsic rate constants. Through simulations and experiments, we demonstrated that careful kinetic programming can significantly enhance the rate, gain, and sensitivity of the signaling cascade output. We further illustrated the versatility and modularity of this cascade by adapting it for the detection of four different molecules ( small molecules and proteins). We also showed that it can be readily adapted into a rapid, one-step, inexpensive electrochemical sensor enabling therapeutic drug monitoring (TDM) at home directly from a drop of blood. We believe that similar kinetically programmed signaling cascades could be developed for a wide range of chemical applications, allowing complex, multistep workflows to be streamlined into rapid, single-step reactions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».