Прямая дискриминация биомолекул в смешанных образцах с использованием нанозазора

Oct 21, 2023

Том 13 научных докладов, Номер статьи: 9103 (2023) Цитировать эту статью

Подробности о метриках

При измерениях одиночных молекул металлические электроды с нанозазором напрямую измеряют ток одной молекулы. Этот метод активно исследовался как новый метод обнаружения различных образцов. Машинное обучение было применено для анализа сигналов, полученных от отдельных молекул, для повышения точности идентификации. Однако традиционные методы идентификации имеют недостатки, такие как необходимость измерения данных для каждой целевой молекулы и изменение электронной структуры электрода с нанозазором. В этом исследовании мы сообщаем о методе идентификации молекул на основе данных измерений одиночных молекул, измеренных только в растворах смешанных образцов. По сравнению с традиционными методами, которые требуют обучения классификаторов на данных измерений отдельных образцов, предлагаемый нами метод успешно прогнозирует соотношение смешивания на основе данных измерений в смешанных растворах. Это демонстрирует возможность идентификации одиночных молекул, используя только данные из смешанных растворов, без предварительного обучения. Ожидается, что этот метод будет особенно полезен для анализа биологических образцов, в которых методы химического разделения неприменимы, тем самым увеличивая вероятность широкого применения измерений одиночных молекул в качестве аналитического метода.

Прямое измерение сложных образцов дает такие преимущества, как экономия времени и средств за счет сведения к минимуму этапов подготовки проб и потерь проб, а также позволяет обнаруживать широкий спектр молекул. Измерение одиночных молекул привлекает внимание как новый метод молекулярного обнаружения/количественного измерения, поскольку в этом методе молекула непосредственно измеряется между наноэлектродами1,2,3. В методе разрывного соединения4,5,6,7, методе электрических измерений на одной молекуле, металлическая нанозазор образуется путем многократного разрыва и формирования соединений. Отдельная молекула обнаруживается путем измерения туннельного тока, который возникает, когда молекула проходит через нанозазор. Измерения одиночных молекул активно исследуются для разработки молекулярных устройств2,8,9,10,11,12,13. Поскольку группа Ди Вентры теоретически предположила возможность секвенирования ДНК и РНК, измерения одиночных молекул получили значительное внимание как аналитический метод из-за их высокой производительности, низкого предела обнаружения и способности проводить измерения без этапов предварительной обработки3,14,15 . На сегодняшний день наша группа сообщила об измерениях проводимости азотистых оснований ДНК и РНК и продемонстрировала применимость измерений одиночных молекул в качестве аналитического метода16,17,18. Молекулы-мишени не ограничиваются ДНК и РНК и могут быть расширены до различных молекул, таких как аминокислоты19,20, пептиды21,22, белки23,24,25, нейротрансмиттеры26, глюкоза27 и НАДН28. Более того, цели измерения не ограничиваются биомолекулами. Ожидается, что измерения одиночных молекул будут иметь широкий спектр применений; например, возможность обнаружения взрывчатых веществ29. Хотя проводимость различных молекул можно измерить с помощью измерений одной молекулы, проводимость одной молекулы сильно варьируется30,31,32,33. Следовательно, статистическая оценка сигналов одиночных молекул необходима для надежной молекулярной идентификации. Наиболее типичный анализ на основе гистограмм проводимости предоставляет только статистическую информацию о проводимости одиночной молекулы. Перекрытие гистограмм проводимости приводит к низкой точности распознавания одиночных молекул. Применение машинного обучения для измерений одиночных молекул является многообещающим методом решения этих проблем. Анализ на основе машинного обучения повысил точность распознавания измерений одиночных молекул26,34,35,36,37,38. Однако традиционные подходы машинного обучения требуют обучающих данных, полученных из растворов, содержащих только один химический вид для каждой целевой молекулы. Учитывая применение измерений одиночных молекул для обнаружения биомолекул или конкретных мишеней, подготовка эталона, содержащего только один образец из раствора, содержащего примеси для всех молекул, иногда бывает затруднительной. Однако приготовить образцы с различной концентрацией целевых молекул в нечистых растворах может быть сравнительно проще. Например, путем стимулирования или ингибирования выделения мишени в биологических образцах или добавления эталонной молекулы в раствор образца. Даже если можно измерить раствор, содержащий только определенную целевую молекулу, классификатор машинного обучения, построенный на основе обучающих данных, может быть неприменим к образцам, поскольку среда измерения обучающих данных может отличаться от среды измерения образца. По этим причинам разработка метода прямой дискриминации из смешанных образцов без целевых образцов одного вида представляет собой значительный прогресс в области измерений одиночных молекул. Этот подход имеет значительный потенциал в обеспечении понимания обнаружения биологических молекул и других мишеней в сложных образцах. Целью данной работы являлась разработка аналитического метода идентификации молекул, основанного только на смешанных растворах. Как показано на рисунке 1, ориентируясь на dGMP и dTMP, которые, как уже известно, можно идентифицировать с помощью измерений одиночных молекул в чистом растворе и обычного анализа на основе машинного обучения, мы разработали метод определения соотношения концентраций смешанных растворов только из их смесей.