Three-Mode Electrochemical Sensing of Ultralow MicroRNA Levels
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are an emerging class of biomarkers that are frequently deregulated in cancer cells and have shown great promise for cancer classification and prognosis. In this work, we developed a three-mode electrochemical sensor for detection and quantitation of ultralow levels of miRNAs in a wide dynamic range of measured concentrations. The sensor facilitates three detection modalities based on hybridization (H-SENS), p19 protein binding (P-SENS), and protein displacement (D-SENS). The combined three-mode sensor (HPD-SENS) identifies as low as 5 aM or 90 molecules of miRNA per 30 μL of sample without PCR amplification, and can be operated within the dynamic range from 10 aM to 1 μM. The HPD sensor is made on a commercially available gold nanoparticles-modified electrode and is suitable for analyzing multiple miRNAs on a single electrode. This three-mode sensor exhibits high selectivity and specificity and was used for sequential analysis of miR-32 and miR-122 on one electrode. In addition, the H-SENS can recognize miRNAs with different A/U and G/C content and distinguish between a fully matched miRNA and a miRNA comprising either a terminal or a middle single base mutation. Furthermore, the H- and P-SENS were successfully employed for direct detection and profiling of three endogenous miRNAs, including hsa-miR-21, hsa-miR-32, and hsa-miR-122 in human serum, and the sensor results were validated by qPCR.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle