Aptamer Engineering: Strategies for Discovering Functional Nucleic Acids for Next‐Generation Diagnostics and Biosensing
Notice bibliographique
Résumé
Aptamers are highly selective nucleic acid ligands that overcome many challenges of antibodies, including structural instability and high production costs. The implementation of aptamers into routine research and commercial applications has advanced steadily, though it has been tempered by the limitations of existing discovery methods, which remain relatively slow and low-throughput. SELEX, the gold-standard method for aptamer discovery, has played a pivotal role in the field. As the demand for faster and more tailored solutions grows, there is increasing recognition of the value of newer approaches that can expedite the discovery and optimization of aptamers for specific applications. This review discusses recent advances in the methods used for aptamer engineering, including both wet lab methods performed in vitro, and dry lab methods performed in silico. Applications of engineered aptamers described in recent literature and discuss new developments that could further lead to innovative new applications of aptamers for use both within and outside of the laboratory are discussed. Within the laboratory, these applications include (but are not limited to) target-binding assays and integration into analytical nanomaterials, and outside of the laboratory, diagnostics and biosensing, which will be discussed at length.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».