MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017357988
■00520260202103627
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798315781240
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32046526
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a540
■1001  ▼aMitchell,  Noelle  Marie.
■24510▼aAdvancing  Aptamers  for  Personalized  Medicine  and  Health  and  Wellness  Applications
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  California,  Los  Angeles▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a269  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-12,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Andrews,  Anne  M.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Los  Angeles,  2025.
■520    ▼aOur  research  group  developed  an  innovative  biosensing  approach  that  couples  single-stranded  DNA  aptamers  with  thin-film  indium  oxide  field-effect  transistors  (FETs).  The  rearrangement  of  aptamer  anionic  backbones  upon  target  binding  alters  FET  transconductance,  enabling  direct,  label-free  sensing  of  charged  and  neutral  small-molecule  targets  at  low  concentrations  across  many  orders  of  magnitude.    We  aim  to  monitor  real-time  signaling  molecules  in  and  on  the  body  to  decode  stress  and  anxiety  responses  and  track  female  ovulatory  hormones.  To  achieve  this,  I  investigated  the  structural  motifs  of  a  family  of  serotonin  aptamers  to  discern  features  of  aptamer  structures  important  for  molecular  recognition  and  FET  biosensing.  I  created  wearable  sensors  for  female  reproductive  hormones,  including  steroid  (estradiol,  progesterone)  and  peptide  (luteinizing  hormone)  targets.  These  sensors  detect  hormones  across  physiological  concentration  ranges  in  artificial  human  sweat  and  are  applicable  for  fertility  monitoring  and  cycle  syncing.  I  used  a  solution-phase  SELEX  method,  coupled  with  a  novel  high-throughput  secondary  structure  determination  algorithm  and  machine  learning  developed  by  collaborators,  to  cluster  large  numbers  of  sequences  from  SELEX.  This  approach  identified  high-affinity,  high-selectivity  aptamers  for  norepinephrine  from  low-count  sequence  populations.  These  aptamers  will  be  coupled  with  FETs  for  acute  monitoring  of  sympathetic  nervous  system  activation  via  a  wearable  patch  accessing  sweat  as  the  measured  biofluid.  This  work  is  part  of  a  project  focused  on  synchronized  neuronal  and  peripheral  biomarker  recordings  in  freely  moving  humans.  Together,  these  projects  advance  aptamers  for  biosensing  in  personalized  medicine  and  health  and  wellness  applications.
■590    ▼aSchool  code:  0031.
■650  4▼aChemistry
■650  4▼aBioinformatics
■650  4▼aBiochemistry
■650  4▼aEndocrinology
■653    ▼aAptamers
■653    ▼aBiosensing
■653    ▼aField-effect  transistors
■653    ▼aReproductive  hormones
■653    ▼aNorepinephrine
■690    ▼a0485
■690    ▼a0487
■690    ▼a0409
■690    ▼a0715
■71020▼aUniversity  of  California,  Los  Angeles▼bChemistry  0153.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-12B.
■790    ▼a0031
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17357988▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books