亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Autocatalytic Circular DNA Powered Plasmonic CRISPR/Cas12a Platform for Ultrasensitive Non‐Nucleic Acid Target Sensing

自催化 光漂白 等离子体子 荧光 纳米技术 化学 检出限 动力学 生物传感器 核酸 DNA 生物系统 灵敏度(控制系统) 脱氧核酶 信号(编程语言) 生物物理学 材料科学 卷积神经网络 化学动力学 计算机科学 纳米传感器
作者
Wang Yao,Xiao-Han Xu,Xingguo Zhai,Tong Ji,RuYi Zhang,Shenghao Xu,Xiliang Luo,Wang Yao,Xiao-Han Xu,Xingguo Zhai,Tong Ji,RuYi Zhang,Shenghao Xu,Xiliang Luo
出处
期刊:Angewandte Chemie [Wiley]
卷期号:: e16838-e16838
标识
DOI:10.1002/anie.202516838
摘要

Abstract CRISPR/Cas12a‐based detection of non‐nucleic acid targets faces two major challenges: 1) limited sensitivity due to the inherent inability to pre‐amplify non‐nucleic acid targets, and 2) suboptimal performance of traditional reporters caused by photobleaching of fluorescent dyes, rapid degradation, and slow reaction kinetics resulting from random molecular collisions. To overcome these limitations, we developed an innovative plasmonic CRISPR/Cas12a platform featuring positive‐feedback autocatalytic circular DNA (cir‐DNA) amplification. This system synergistically combines spatial confinement effects with plasmon‐enhanced fluorescence (PEF) to achieve ultrasensitive detection of non‐nucleic acid targets. The engineered cir‐DNA enables continuous Cas12a regeneration for autocatalytic signal amplification, while the designed plasmonic spherical nucleic acids significantly accelerate reaction kinetics while enhancing fluorescence signals. This integrated approach reduced the required reaction time to 15 min while improving the detection limit by approximately 52‐fold compared to conventional methods. Furthermore, by leveraging a convolutional neural network (CNN) machine learning model, not only the assessment of the risk level of perfluorooctanoic acid (PFOA) based on threshold‐positive and threshold‐negative serum concentrations but also highly accurate blind testing were both achieved, highlighting its potential for clinical applications such as pregnancy risk assessment.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
闪闪的水彤完成签到,获得积分10
19秒前
假真真完成签到 ,获得积分10
47秒前
大模型应助wangruize采纳,获得10
48秒前
唠叨的绣连完成签到,获得积分10
1分钟前
horse完成签到,获得积分10
1分钟前
美丽的沛菡完成签到,获得积分10
2分钟前
Copyright应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
羞涩的烨华完成签到,获得积分10
2分钟前
catherine完成签到,获得积分10
2分钟前
儒雅的月光完成签到,获得积分10
2分钟前
3分钟前
mksw完成签到 ,获得积分10
3分钟前
哈哈发布了新的文献求助10
3分钟前
真实的荣轩完成签到,获得积分10
3分钟前
Copyright应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
瓜酱酱发布了新的文献求助10
4分钟前
懦弱的甜瓜完成签到,获得积分10
4分钟前
陈粒完成签到 ,获得积分10
4分钟前
瓜酱酱完成签到,获得积分10
5分钟前
陶醉之柔完成签到,获得积分10
5分钟前
Copyright应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
顺利白竹完成签到 ,获得积分10
6分钟前
停在昨天完成签到 ,获得积分10
6分钟前
Ava应助天天采纳,获得10
7分钟前
科研通AI6.4应助ling361采纳,获得10
7分钟前
李健应助肥肉叉烧采纳,获得10
7分钟前
小马甲应助肥肉叉烧采纳,获得10
7分钟前
大模型应助肥肉叉烧采纳,获得10
7分钟前
香蕉觅云应助肥肉叉烧采纳,获得10
7分钟前
7分钟前
脑洞疼应助肥肉叉烧采纳,获得10
7分钟前
慕青应助肥肉叉烧采纳,获得10
7分钟前
7分钟前
香蕉觅云应助TXZ06采纳,获得200
7分钟前
ling361发布了新的文献求助10
7分钟前
JamesPei应助肥肉叉烧采纳,获得10
8分钟前
顾矜应助肥肉叉烧采纳,获得10
8分钟前
科研通AI2S应助肥肉叉烧采纳,获得10
8分钟前
星辰大海应助肥肉叉烧采纳,获得10
8分钟前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
Prescott's Microbiology: 2026 Release ISE 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Merrill's Atlas of Radiographic Positioning and Procedures - 3-Volume Set, 16th Edition 2000
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 1000
Erwählung und Berufung bei Paulus: Bedeutung, Entwicklung und Funktion einer Vorstellung in ihrem frühjüdischen und griechisch-römischen Kontext 850
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7143848
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8791245
关于积分的说明 18580515
捐赠科研通 6735680
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3156928
关于科研通互助平台的介绍 2286239
邀请新用户注册赠送积分活动 2131337