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Interfacial DNA Framework-Enhanced Background-to-Signal Transition for Ultrasensitive and Specific Micro-RNA Detection

DNA 生物传感器 材料科学 信号(编程语言) 核酸 聚苯胺 生物物理学 检出限 杂交探针 纳米技术 化学 生物 生物化学 计算机科学 聚合物 色谱法 复合材料 聚合 程序设计语言
作者
Tongtong Guo,Yuanhang Xiang,Hao Lü,Minmin Huang,Fengfei Liu,Min Fang,Jia Liu,Yue Tang,Xinchun Li,Fan Yang
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
卷期号:14 (16): 18209-18218 被引量:13
标识
DOI:10.1021/acsami.2c03075
摘要

Interfacial DNA self-assembly is fundamental to solid nucleic acid biosensors, whereas how to improve the signal-to-noise ratio has always been a challenge, especially in the charge-based electrochemical DNA sensors because of the large noise from the negatively charged DNA capture probes. Here, we report a DNA framework-reversed signal-gain strategy through background-to-signal transition for ultrasensitive and highly specific electrical detection of microRNAs (miRNAs) in blood. By using a model of enzyme-catalyzed deposition of conductive molecules (polyaniline) targeting to DNA, we observed the highest signal contribution per unit area by the highly charged three-dimensional (3D) tetrahedral DNA framework probe, relative to the modest of two-dimensional (2D) polyA probe and the lowest of one-dimensional (1D) single-stranded (ss)DNA probe, suggesting the positive correlation of background DNA charge with signal enhancement. Using such an effective signal-transition design, the DNA framework-based electrochemical sensor achieves ultrasensitive miRNAs detection with sensitivity up to 0.29 fM (at least 10-fold higher than that with 1D ssDNA or 2D polyA probes) and high specificity with single-base resolution. More importantly, this high-performance sensor allows for a generalized sandwich detection of tumor-associated miRNAs in the complex matrices (multiple cell lysates and blood serum) and further distinguishes the tumor patients (e.g., breast, lung, and liver cancer) from the normal individuals. These advantages signify the promise of this miRNA sensor as a versatile tool in precision diagnosis.
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