Development of an electrochemical surface-enhanced Raman spectroscopy DNA aptamer biosensor for rapid detection of protein biomarkers of disease
Notice bibliographique
Résumé
Development of an electrochemical surface-enhanced Raman spectroscopy DNA aptamer biosensor for rapid detection of protein biomarkers of disease By Scott Gerald Harroun Electrochemical surface-enhanced Raman spectroscopy (EC-SERS) is a vibrational spectroscopic method involving detection of a target molecule at a metal nanostructured surface to which a potential has been applied.EC-SERS can lower limits of detection, even relative to SERS, which is itself an improvement over conventional Raman spectroscopy.DNA aptamers are oligonucleotides engineered to bind a target molecule with high specificity and high affinity.Advantages of using aptamers instead of antibodies to bind a target molecule include time and temperature stability, in vitro synthesis, ease of handling and storage, and low cost.Thiolated DNA aptamers are immobilised onto Ag nanoparticles (AgNP) by the formation of a Ag-S bond.The aptamer-modified AgNP electrodes are then used for detection of target proteins: immunoglobulin E (IgE), cytochrome c (cyt c) and catalase-peroxidase (KatG), which are all biomarkers indicative of various health conditions.IgE is produced as a response to various allergens.Cyt c is a biomarker for diseases of the liver and kidney, and KatG is a biomarker for tuberculosis.This project uses EC-SERS of aptamer-modified AgNP electrodes for detection of these biomarker proteins.The overall goal is the eventual development of a low-cost and portable point of care diagnostic device that can be used in developing nation settings, such as South Africa.Frasier for being on my supervisory committee, and Dr. Jan Rainey for being the external examiner.In addition, I would like to acknowledge the past and present Brosseau research group members for their encouragement, friendship and any contributions to my research:
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».