FUNCTIONAL NUCLEIC ACIDS AS KEY COMPONENTS IN BIOSENSORS
Notice bibliographique
Résumé
The functionality of nucleic acids beyond genetics has attracted more attention over the past decades. Functional nucleic acids (FNA), including aptamers and nucleic acid-based enzymes, are well-known for their target binding and reaction catalysis abilities. FNA can be obtained through a technology called in vitro selection, which allows the isolation of customized FNA for various applications. In particular, FNA have received much interest in biosensing application. Their wide range of sensing targets, intrinsic stability, and high specificity have qualified them as the molecular recognition element in biosensors. This thesis explored the utilization of FNA to tackle real-world biosensing challenges, especially for pathogenic bacteria detection. The first project aimed to make the most use of in vitro selection to derive FNA that can meet the requirements of terminal applications. A few feasible approaches were proposed based on lessons from Mother Nature and validated by innovative scientist pioneers. In the second research project, I characterized an RNA-cleaving DNAzyme for Clostridium difficile infection diagnosis. This DNAzyme displayed high sensitivity and specificity for clinical C. difficile strains, making it a competitive candidate for a potential point-of-care diagnostic tool. In the next chapter, I incorporated a Legionella pneumophila-responsive RNA-cleaving DNAzyme into a bead-based assay for practical on-site detection. This assay exhibited a high stability and functionality in the cooling tower water samples, the real-world application environment. The following chapter was to optimize this assay further with a coupled rolling circle amplification strategy. This additional amplification speeded up the detection process, improved the limit of detection, and enabled the colorimetric results that are observable to the naked eye. These research aimed to advance the practical applications of FNA as key components in biosensors. I hope readers find this thesis insightful and inspirational for the development of the FNA field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».