An Impedimetric‐Fluorescence Double‐Checking Biosensor with Enhanced Reliability Based on Graphene Oxide
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNA (miRNA) is a class of clinically significant diagnostic and prognostic markers for some diseases, especially for cancer. Graphene oxide (GO) has been reported to bind and quench dye‐labeled single‐stranded DNA (ssDNA) probes while it has less affinity toward double‐stranded DNA (dsDNA) or hybrids of DNA/RNA. This property makes it very suitable to construct a double‐checking system for miRNA detection, thus increasing the reliability of detection. This kind of double‐checking sensor will have great potential in clinical diagnosis. Based on this concept, in this study a simple and sensitive electrochemical impedance spectroscopy biosensor for miRNA‐21 is developed using a GO‐coated electrode. Simultaneously, the fluorescence of the remaining hybridization solution which contains dissociated duplex of ssDNA/miRNA is also investigated to double check the signal and increase its reliability. Therefore, a GO‐based double‐checking biosensor is developed for miRNA‐21 detection, which shows simplicity, high sensitivity and selectivity, and outstanding reliability. This is the first time to integrate the electrochemical impedimetric method and fluorescence method in one sensing system for detecting miRNA based on GO. It is believed that this work will have a profound impact on the design of graphene‐based biosensors for miRNA detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».