Modelling the Bioelectronic Interface in Engineered Tethered Membranes: From Biosensing to Electroporation
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the construction and predictive models of three novel measurement platforms: (i) a Pore Formation Measurement Platform (PFMP) for detecting the presence of pore forming proteins and peptides, (ii) the Ion Channel Switch (ICS) biosensor for detecting the presence of analyte molecules in a fluid chamber, and (iii) an Electroporation Measurement Platform (EMP) that provides reliable measurements of the electroporation phenomenon. Common to all three measurement platforms is that they are comprised of an engineered tethered membrane that is formed via a rapid solvent exchange technique allowing the platform to have a lifetime of several months. The membrane is tethered to a gold electrode bioelectronic interface that includes an ionic reservoir separating the membrane and gold surface, allowing the membrane to mimic the physiological response of natural cell membranes. The electrical response of the PFMP, ICS, and EMP are predicted using continuum theories for electrodiffusive flow coupled with boundary conditions for modelling chemical reactions and electrical double layers present at the bioelectronic interface. Experimental measurements are used to validate the predictive accuracy of the dynamic models. These include using the PFMP for measuring the pore formation dynamics of the antimicrobial peptide PGLa and the protein toxin Staphylococcal α-Hemolysin; the ICS biosensor for measuring nano-molar concentrations of streptavidin, ferritin, thyroid stimulating hormone (TSH), and human chorionic gonadotropin (pregnancy hormone hCG); and the EMP for measuring electroporation of membranes with different tethering densities, and membrane compositions.
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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 | 0,001 | 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 découle