Endogenous AND Logic DNA Nanomachine for Highly Specific Cancer Cell Imaging

费斯特共振能量转移 化学 癌细胞 DNA 内生 癌症 纳米技术 细胞生物学 荧光 生物化学 生物 遗传学 量子力学 物理 材料科学
作者
Yuwen Zhang,Shumin Wang,Xiaoqiong Li,Bin Kang,Hong‐Yuan Chen,Jing‐Juan Xu
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:96 (18): 7030-7037 被引量:6
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.4c00211
摘要

Intracellular cancer-related biomarker imaging strategy has been used for specific identification of cancer cells, which was of great importance to accurate cancer clinical diagnosis and prognosis studies. Localized DNA circuits with improved sensitivity showed great potential for intracellular biomarkers imaging. However, the ability of localized DNA circuits to specifically image cancer cells is limited by off-site signal leakage associated with a single-biomarker sensing strategy. Herein, we integrated the endogenous enzyme-powered strategy with logic-responsive and localized signal amplifying capability to construct a self-assembled endogenously AND logic DNA nanomachine (EDN) for highly specific cancer cell imaging. When the EDN encountered a cancer cell, the overexpressed DNA repairing enzyme apurinic/apyrimidinic endonuclease 1 (APE1) and miR-21 could synergistically activate a DNA circuit via cascaded localized toehold-mediated strand displacement (TMSD) reactions, resulting in amplified fluorescence resonance energy transfer (FRET) signal. In this strategy, both endogenous APE1 and miR-21, served as two "keys" to activate the AND logic operation in cancer cells to reduce off-tumor signal leakage. Such a multiplied molecular recognition/activation nanomachine as a powerful toolbox realized specific capture and reliable imaging of biomolecules in living cancer cells.
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
芋圆不圆完成签到,获得积分10
1秒前
傲娇如天完成签到,获得积分10
1秒前
星辰大海应助addo采纳,获得10
2秒前
3秒前
小蘑菇应助三叔采纳,获得10
3秒前
负责的小鸽子完成签到,获得积分10
3秒前
木木发布了新的文献求助10
8秒前
小马过河应助afrex采纳,获得10
8秒前
霓娜酱发布了新的文献求助10
8秒前
mirror发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
icaohao完成签到,获得积分10
12秒前
Hello应助拼搏土豆采纳,获得10
16秒前
安静梨愁完成签到,获得积分10
16秒前
何思远完成签到,获得积分10
16秒前
Oi小鬼发布了新的文献求助20
17秒前
Geodada完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
18秒前
感谢cccc转发科研通微信,获得积分50
19秒前
Jason应助细心的柏柳采纳,获得10
20秒前
若ruofeng应助黄迪迪采纳,获得10
20秒前
21秒前
西哥完成签到 ,获得积分10
21秒前
暮沐晓光发布了新的文献求助10
21秒前
感谢忧虑的从露转发科研通微信,获得积分50
21秒前
刘洪均发布了新的文献求助10
22秒前
24秒前
joy完成签到,获得积分10
25秒前
感谢灵巧的妙柏转发科研通微信,获得积分50
25秒前
xiaoyang应助964230130采纳,获得10
26秒前
JamesPei应助火华采纳,获得10
26秒前
lw发布了新的文献求助10
28秒前
感谢yx转发科研通微信,获得积分50
28秒前
28秒前
29秒前
000完成签到,获得积分20
30秒前
科研通AI5应助神明采纳,获得10
31秒前
战神林北完成签到,获得积分10
32秒前
感谢心安即归处转发科研通微信,获得积分50
32秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3737633
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3281316
关于积分的说明 10024435
捐赠科研通 2998032
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1645003
邀请新用户注册赠送积分活动 782459
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749814