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Enregistrement W2005472972 · doi:10.1039/c5an00475f

Single-step bioassays in serum and whole blood with a smartphone, quantum dots and paper-in-PDMS chips

2015· article· en· W2005472972 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensVancouver Biotech (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMichael Smith Health Research BCCanada Foundation for Innovation
Mots-clésQuantum dotAlexa FluorFörster resonance energy transferAnalyteMaterials scienceWhole bloodMultiplexBiosensorOptoelectronicsNanotechnologyMultiplexingFluorescenceChemistryOpticsBioinformaticsChromatographyComputer scienceTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of nanoparticle-based bioassays is an active and promising area of research, where point-of-care (POC) diagnostics are one of many prospective applications. Unfortunately, the majority of nanoparticle-based assays that have been developed to date have failed to address two important considerations for POC applications: use of instrumentation amenable to POC settings, and measurement of analytes in biological sample matrices such as serum and whole blood. To address these considerations, we present design criteria and demonstrate proof-of-concept for a semiconductor quantum dot (QD)-based assay format that utilizes smartphone readout for the single-step, Förster resonance energy transfer (FRET)-based detection of hydrolase activity in serum and whole blood, using thrombin as a model analyte. Important design criteria for assay development included (i) the size and emission wavelength of the QDs, which had to balance brightness for smartphone imaging, optical transmission through blood samples, and FRET efficiency for signaling; (ii) the wavelength of a light-emitting diode (LED) excitation source, which had to balance transmission through blood and the efficiency of excitation of QDs; and (iii) the use of an array of paper-in-polydimethylsiloxane (PDMS)-on-glass sample chips to reproducibly limit the optical path length through blood to ca. 250 μm and permit multiplexing. Ultimately, CdSe/CdS/ZnS QDs with peak emission at 630 nm were conjugated with Alexa Fluor 647-labeled peptide substrates for thrombin and immobilized on paper test strips inside the sample cells. This FRET system was sensitive to thrombin activity, where the recovery of QD emission with hydrolytic loss of FRET permitted kinetic assays in buffer, serum and whole blood. Quantitative results were obtained in less than 30 min with a limit of detection 18 NIH units mL(-1) of activity in 12 μL of whole blood. Proof-of-concept for a competitive binding assay was also demonstrated with the same platform. Overall, this work demonstrates that the integration of QDs with smartphones and other consumer electronics can potentiate bioassays that are highly amenable to future point-of-care diagnostic applications.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,291

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,168 · 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