MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2054190466 · doi:10.1039/c3an36881e

Ultra-rapid colorimetric assay for protease detection using magnetic nanoparticle-based biosensors

2013· article· en· W2054190466 sur OpenAlexaff
Ghadeer A. R. Y. Suaifan, Chiheb Esseghaier, Andy Ng, Mohammed Zourob

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesUniversity of Jordan
Mots-clésBiosensorDetection limitProteaseChemistryNaked eyeMagnetic nanoparticlesNanotechnologyChromatographyNanoparticleMaterials scienceBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sensitive protease detection methods often require time-consuming techniques and expensive instrumentation. To overcome this limitation, a novel, simple, sensitive and selective colorimetric detection approach was developed. This biosensing configuration was validated by the use of prostate specific antigen (PSA) protease as a model target. In this method, proteolytically active PSA capable of cleaving PSA substrates caused the release of black-colored magnetic carrier complexes, exposing the gold color sensor surface visible to the naked eye. The assay showed excellent sensitivity as well as specificity, capable of discriminating between different types of protease targets. The biosensor was able to quantitatively detect different PSA concentrations with a detection limit as low as 10 ng mL(-1). The sensor offers the possibility of developing a wash-less and cost-effective point-of-care device due to the simplicity of the probe immobilization process and the elimination of labeling and reporter molecules during the biosensing step.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations56
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe AnalystMême sujetAdvanced biosensing and bioanalysis techniquesTravaux en français237 207