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...