Reducing Nonspecific Adhesion on Cross-Linked Hydrogel Platforms for Real-Time Immunoassay in Serum
Notice bibliographique
Résumé
Biointerfaces that limit nonspecific adhesion of serum proteins have been developed by relying solely on cross-linked hydrogels. In addition to being characterized for adhesion of serum proteins, immunoassay sensitivity was also investigated through a sandwich assay for rhIL-1ra. Among the compositions developed, the optimal surface is comprised of pre-cross-linked carboxymethylcellulose (CMC) and polyethyleneimine (PEI) overlaid on a cross-linked layer of poly(ethylene glycol) (PEG) and PEI and employs an anti-IgG Fc specific ligand for oriented antibody immobilization; viscoelastic modeling provides a thickness estimate of 5 nm for the hydrogel alone, rising to 33 nm after the deposition of antibodies. Alternate compositions employing a Protein A ligand and PEG at the exposed surface of the biointerface were disfavored due to an 8-fold increase in serum adhesion and retarded immobilization kinetics, respectively. Through the rapid deposition provided by hydrogels, construction of the entire biointerface, including receptor immobilization, can be completed in 1 h. Based on QCM-D measurements, estimated nonspecific serum adsorption using these compositions is as low as 1.1 ng/mm2. The immunoassay as developed requires 10 min, providing a detection limit of 500 ng/mL rhIL-1ra in 25% human serum using only 5 microg of the secondary antibody.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».