Optimizing the Toehold-Mediated Strand Displacement\nReaction on the Nanoparticle Surface by Altering the\nSurface DNA Density for the Design of a microRNA NanoOptical Sensor
Notice bibliographique
Résumé
We present a method for modulating the kinetics and thermodynamic properties of aggregation and disassembly processes of DNA-functionalized nanoparticles. Specifically, we examine factors influencing the toehold strand-displacement reaction on nanoparticle surfaces. Gold nanoparticles were functionalized with oligonucleotide sequences with varying surface density by incorporating diluent DNA strands. The hybridization of DNA yields aggregates which then disassemble via a strand-displacement reaction by the target sequence. Localized surface plasmon resonance of gold nanoparticles and fluorescently tagged DNA strands were employed to gain an understanding of the aggregation and disassembly steps. The surface density of DNA impacts the aggregation kinetics, the melting temperature and the target-induced disassembly of these nanoaggregates. It does so by modulating the cooperativity and attinebility of the oligonucleotides, the electrostatic repulsion between the nanoparticles and the accessibility of the linkers to the target nucleic acid. A dramatic decrease in the initiation time and increase in the rate of disassembly are achieved by optimizing the surface density. Our work provides insight into the strand-displacement reaction on nanoparticle surfaces that underpins various sensing and DNA-driven nanomachine applications. This fundamental understanding allowed the design of a label-free, low cost and miniaturized biosensing platform based on the disassembly of core-satellite nanoassemblies. We successfully manipulate the system for the rapid and selective detection of a nucleic acid biomarker microRNA-210, enabling diverse biological applicability
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».