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Enregistrement W2013144570 · doi:10.1021/ac301082d

Immunochromatographic Assay on Thread

2012· article· en· W2013144570 sur OpenAlexafffund
Gina Zhou, Xun Mao, David Juncker

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésChemistryAnalyteChromatographyDetection limitAssay sensitivityMultiplexingPoint-of-care testingThread (computing)Computer scienceImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lateral-flow immunochromatographic assays are low-cost, simple-to-use, rapid tests for point-of-care screening of infectious diseases, drugs of abuse, and pregnancy. However, lateral flow assays are generally not quantitative, give a yes/no answer, and lack multiplexing. Threads have recently been proposed as a support for transporting and mixing liquids in lateral-flow immunochromatographic assays, but their use for quantitative high-sensitivity immunoassays has yet to be demonstrated. Here, we introduce the immunochromatographic assay on thread (ICAT) in a cartridge format that is suitable for multiplexing. The ICAT is a sandwich assay performed on a cotton thread knotted to a nylon fiber bundle, both of which are precoated with recognition antibodies against one target analyte. Upon sample application, the assay results become visible to the eye within a few minutes and are quantified using a flatbed scanner. Assay conditions were optimized, the binding curves for C-reactive protein (CRP) in buffer and diluted serum were established and a limit of detection of 377 pM was obtained. The possibility of multiplexing was demonstrated using three knotted threads coated with antibodies against CRP, osteopontin, and leptin proteins. The performance of the ICAT was compared with that of the paper-based and conventional assays. The results suggest that thread is a suitable support for making low-cost, sensitive, simple-to-use, and multiplexed diagnostic tests.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations131
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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