Bioenzymatic detection of troponin C using micro-opto-electro-mechanical systems
Notice bibliographique
Résumé
Diagnosis and monitoring of critical diseases such as acute myocardial infarction (AMI) require a quantitative analysis of biological molecules. A high-throughput identification of these biological molecules can be generated by using micro-electro-mechanical systems (MEMS) structures like simple cantilever beams, which respond to the intermolecular forces resulting from binding these molecules. Biochemical markers like troponin C are considered the primary markers for myocardial injury and have generated considerable interest. A 26-residue lytic membrane protein of bee venom melittin (ME) is chosen to interact with rabbit skeletal muscle troponin C (TnC) on the surface of the cantilever beams. An optical beam deflection method is employed to identify the enzymatic reaction on the surface of the cantilever due to these proteins. Identification of these proteins is also done using fluorescence spectroscopy (FS) to compliment the optical monitored deflection method. A second set of proteins like horse radish peroxide (HRP) and hydrogen peroxide (H2O2) are applied to atomic force microscopy (AFM) cantilever beams to study their behavior under the enzymatic reactions of proteins. Identification of these proteins is done using Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR). An analytical model of the cantilever beam is developed, and its mode shapes are studied by employing orthogonal polynomials in the classic Rayleigh-Ritz method. The surface stress caused by the enzymatic reaction of the proteins that leads to pure bending on the top surface of the cantilever is evaluated. The information provided by the experimental and analytical modeling reported in this work will be useful in the development of a portable biosensor for the detection of AMI.
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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 ».