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Enregistrement W7117156515 · doi:10.26434/chemrxiv-2024-81n92-v2

Impact of 2’-fluoro nucleobase modifications on CD detection, sensitivity and specificity of short oligonucleotides bound to alginate hydrogels

2025· article· W7117156515 sur OpenAlexafffund
Daisee Lubrin, Colin Elliott, Jean‐Paul Desaulniers, Theresa Stotesbury

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2025
Typearticle
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiosensorOligonucleotideNucleobaseDNAOligomer restrictionSelf-healing hydrogelsNucleic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical modification of oligonucleotides has aided in the advancement of various therapeutic applications; however, their impact on biosensor performance remains understudied. As demand grows for rapid, sensitive, and portable detection technologies in healthcare, environmental, and forensic fields, leveraging the effects of chemical modifications with spectroscopic detection methods offers an opportunity to improve biosensor performance. Herein, we synthesize label-free oligonucleotide-bound alginate hydrogels as biosensors and use circular dichroism (CD) spectroscopy to detect and confirm DNA and RNA hybridization without amplification or labelling. We particularly focus on the impact of 2’-fluoro modifications on biosensor sensitivity and specificity. Fluorine-modified DNA-based biosensors demonstrate more than a threefold increase in sensitivity compared to unmodified DNA. RNA-based biosensors displayed a similar trend, where 2’-fluoro nucleobase modifications significantly lowered the LOD. Biosensor specificity is evaluated by adding mixtures containing up to four non-complementary strands to the alginate-oligo hydrogels. Fluorine-modified biosensors consistently demonstrated greater specificity with more distinct shifts in CD spectra compared to unmodified DNA. Principal component analysis was applied to differentiated samples with and without a bound complement. Additionally, when thermal melt data was combined with CD spectral data it was possible with a random forest model to predict whether unknown samples demonstrated complement binding, with accuracies of 95 % and 83% for 2’-F modified and unmodified oligos, respectively. Our findings highlight the enhancement in biosensor sensitivity and specificity conferred by 2’-fluoro modifications, demonstrating their potential for improved label-free, amplification-free detection of oligonucleotides in complex environmental and forensic samples.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,283 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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