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Enregistrement W1999436595 · doi:10.1021/ac901471w

Differentiation and Detection of PDGF Isomers and Their Receptors by Tunable Aptamer Capillary Electrophoresis

2009· article· en· W1999436595 sur OpenAlexafffund
Hongquan Zhang, Xing‐Fang Li, X. Chris Le

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAptamerChemistryCapillary electrophoresisPlatelet-derived growth factor receptorReceptorChromatographyFluorescenceBiophysicsBiochemistryMolecular biologyGrowth factorBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tunable aptamer capillary electrophoresis (CE) techniques were developed to enable the separation and detection of platelet derived growth factor (PDGF) isomers and their receptors. Using an aptamer that formed a stable complex with the B chain but not with the A chain of PDGF, we were able to tweak the electrophoretic mobilities of the PDGF isomers for their separation. PDGF-AB bound to a single aptamer molecule was well resolved from PDGF-BB bound to two aptamer molecules. Simultaneous determination of 50 pM of two isomers was accomplished in a single analysis. Furthermore, PDGF-AB was used as a connector to bring receptor alpha and fluorescent aptamer into a single complex molecule. As a result, the formation of a (receptor alpha)-(PDGF-AB)-(fluorescent aptamer) ternary complex enabled the detection of the receptor alpha by tunable aptamer CE. A competitive assay was developed to determine receptor beta, making use of the competition between the receptor beta and fluorescent aptamer in binding to PDGF-BB. Detection limits were 0.5 nM for PDGF receptor alpha and 3 nM for receptor beta. Determination of PDGF isomers and their receptors in diluted serum samples showed no interference from the sample matrix.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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