设计生物传感的未来:在Aptamer发现,计算建模和诊断应用方面的进展

科学领域:

• 生物技术是生物技术.
• 计算生物学 计算生物学
• 生物传感器技术技术

背景情况:

• 机器学习 (ML),深度学习 (DL) 和基于结构的建模等计算工具正在彻底改变Aptamer研究.
• 这些技术加速了体的发现,并改善了用于诊断的生物传感器的开发.

研究的目的:

• 审查aptamer研究中的预测算法的进展.
• 检查计算方法如何增强用于实验室和护理场所应用的适应传感器开发.
• 以突出技术进步和未来的方向在aptamer-based生物传感器.

主要方法:

• 综合了aptamer-target相互作用的预测算法最近的进展.
• 对ML/DL和基于结构的建模进行分析,以指导aptamer序列优化.
• 对结构交换型阿普坦,双阿普坦系统和各种阿普坦传感器平台 (电化学,光学,横流) 的审查.

主要成果:

• 计算工具显著改善了体选择,固定,信号传导和分子架构.
• 增强的食感传感器开发导致更高的灵敏度,特异性和实时诊断能力.
• 详细介绍了结构交换和双吸收器系统以及各种平台应用的进展.

结论:

• ML和DL是推进基于aptamer的生物传感器技术的关键驱动力.
• 解决数据集标准化和模型解释性方面的挑战对于临床翻译至关重要.
• 未来的方向侧重于可扩展,点的护理,和临床部署的aptamer诊断解决方案.