Directed Evolution of Near-Infrared Serotonin Nanosensors with Machine Learning-Based Screening.
本研究采用一种新策略改进血清素响应的单链DNA包裹单壁碳纳米管(ssDNA-SWCNT)纳米传感器,将定向进化与机器学习预测相结合,以迭代优化传感器的灵敏度与选择性。在三轮提高血清素灵敏度的筛选中,研究显著提升了传感器性能,使荧光响应较原始序列增强约2.5倍。随后,针对血清素与多巴胺结构高度相似的问题,通过两轮选择性优化,实现了血清...