Deterministic Evolution of Aptamers via a Microfluidic-Integrated Robotic Platform Using Complex Exosomes as Targets

适体 指数富集配体系统进化 计算机科学 纳米技术 工作流程 微泡 外体 模块化设计 计算生物学 分子机器 化学 自动化 接口 分类 纳米医学 SELEX适体技术 移液管 接口(物质) 清脆的 分子识别 液体活检 材料科学 否定选择 生物 细胞外小泡 生物系统
作者
Binyao Liu,Yaning Liu,Lei Qiu,Tian Gao,Na Sun,Yecheng Li,Renjun Pei,Haihang Ye,Tingrui Pan
出处
期刊:ACS Nano [American Chemical Society]
卷期号:20 (7): 5476-5488
标识
DOI:10.1021/acsnano.5c14524
摘要

Exosome (EXO) membrane proteins are attractive biomarkers for liquid biopsy, yet their heterogeneity makes it difficult to develop reliable antibody-based recognition reagents. Aptamers provide high-affinity and highly specific alternatives through the systematic evolution of ligands by exponential enrichment (SELEX), but the nanosized EXOs introduce substantial separation challenges that complicate SELEX workflows. Here, we present DeteRministic Evolution of Aptamers via a Microfluidic-integrated robotic platform (DREAMbot), an automated system engineered to execute multiround EXO-targeted aptamer selection with minimal human intervention. DREAMbot integrates a programmable pipetting robot with deterministic lateral displacement sorting and lipid-assisted magnetic isolation, enabling the automated purification and recovery of EXO-binding aptamers from cell-derived vesicles and molecular contaminants. This robotic-microfluidic workflow faithfully reproduces aptamer enrichment while substantially reducing hands-on burden compared to manual SELEX. Using cell-derived EXOs as targets, DREAMbot identified aptamers with nanomolar dissociation constants and high specificity toward GPC3-positive EXOs from both cultured cells and human serum. With its modular robotic-microfluidic architecture, DREAMbot provides a practical and accessible framework for automated aptamer discovery relevant to liquid biopsy applications.
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
一个好人完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
WWK13发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
1秒前
慕青应助静汐采纳,获得10
1秒前
1秒前
任性采波完成签到 ,获得积分10
3秒前
石大李克完成签到,获得积分10
3秒前
背后夜柳完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
15发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
小车完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
6秒前
v0id应助欢呼的安白采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
沉默小玉完成签到,获得积分10
7秒前
悲凉的翼完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
烟花应助超帅孱采纳,获得10
7秒前
英姑应助yztz99采纳,获得10
7秒前
7秒前
Foodie642发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
11231完成签到,获得积分20
8秒前
尼好完成签到,获得积分10
9秒前
11发布了新的文献求助10
10秒前
超超超发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
11秒前
小马甲应助刘大大采纳,获得10
11秒前
文俊升发布了新的文献求助10
11秒前
Sevi发布了新的文献求助10
11秒前
xiaowei发布了新的文献求助10
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
Synthesis of P-Chiral Phosphine Ligands and Their Applications in Asymmetric Catalysis 400
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 7622498
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9197768
关于积分的说明 19716205
捐赠科研通 7193961
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272988
关于科研通互助平台的介绍 2435377
邀请新用户注册赠送积分活动 2268358