Enzymatic detection of troponin C and melittin bee
Notice bibliographique
Résumé
One of the major goals of biosensor technology is to detect and quantify in detail analytes with very high accuracy. To achieve this, much of the emphasis in sensor fabrication has been laid on antibody-antigen interaction. The consequence of this focus of enzyme biosensor studies is the development of critical techniques which can be extended in the detection of Acute Myocardial Infarction (AMI). Biosensors for AMI have attracted considerable interest in the last few years since the monitoring of a specific substance is central in enzymatic reactions. This interest has led to the investigation of biochemical markers of myocardial injury. These biomarkers facilitate the diagnosis and treatment of patients with AMI. Serial measurements of biochemical markers are now universally accepted as an important determinant in AMI diagnosis. Due to their high sensitivity and specificity over other biomarkers, the troponins are the markers of choice for the diagnosis or exclusion of AMI. The present techniques used in the identification of the troponins are lengthy and require large amount of specimen solution. The present research is directed towards the identification of optical detection procedures that are compatible to the miniaturization. In the present study an effort has been made to study the antigen-antibody reaction of rabbit skeletal muscle troponin C (TnC) and bee venom melittin (ME). Fluorescence energy transfer experiments were done to investigate the Ca 2+ -dependant interaction of TnC-ME in a 1:1 complex. Experiments were also conducted on TnC-ME binding at different ratios. These results validate the biosensor technology and illustrate how a biosensor can be developed based on the study of interaction between monoclonal antibody and antigen reaction in real time. The reported experimental results provide valuable information that will be useful in the development of a biosensor for the detection of AMI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».