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Enregistrement W6921753853 · doi:10.1021/ac503207q.s001

Spectrally Matched\nDuplexed Nucleic Acid Bioassay\nUsing Two-Colors from a Single Form of Upconversion Nanoparticle

2016· article· en· W6921753853 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensAmgen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOligonucleotideDetection limitDNANucleic acidFluorescenceComplementary sequencesSelectivityOligomer restriction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical\nsensing can provide opportunity for simultaneous determination\nof multiple targets as well as for implementation of ratiometric methods\nthat can improve accuracy and precision. Herein we report a paper-based\ntwo-color oligonucleotide detection assay with tunable sensitivity\nthat is based on use of a single type of upconversion nanoparticle\n(UCNP). Water-soluble UCNPs were designed to concurrently offer green\nand red emission. These avidin functionalized UCNPs were adsorbed\nonto a cellulose support, and Cy3 was used as a green channel acceptor\nfor Survival Motor Neuron (SMN1) target, and Cy5.5 was the red channel\nacceptor for the glucuronidase gene (uidA) target. Selective DNA hybridization\nof the labeled targets with the corresponding probe provided emission\nfrom dyes, which was the basis for concurrent quantification of both\ntargets. The limit of detection (LOD) could be tuned by changing the\nrelative ratio of the SMN1 and uidA probes. A higher proportion of\na probe provided for a lower LOD. When the SMN1/uidA probe ratio was\n1:4, the LOD for SMN1 and uidA target were 54.3 and 30.5 fmol, and\nwhen the probe ratio was 4:1, the LOD for the above targets were 22.1\nand 1260 fmol, respectively. Selectivity evaluation showed that one\nbase pair mismatched DNA for SMN1 and uidA could be discriminated\nin most cases. The assay showed resistance to nonspecific adsorption\nof interfering DNA and protein and was even functional for targets\nin undiluted serum. This work represents a significant step in the\ndevelopment of paper-based multiplexed UCNP luminescence assays.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,181 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2016
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Résumé présentoui

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