Disposable Reagentless Electrochemical Immunosensor Array Based on a Biopolymer/Sol-Gel Membrane for Simultaneous Measurement of Several Tumor Markers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A reagentless sensor array for simultaneous multianalyte testing (SMAT) may enable accurate diagnosis and be applicable for point-of-care testing. We developed a disposable reagentless immunosensor array for simple immunoassay of panels of tumor markers. METHODS: We carried out SMAT with a direct capture format, in which colloidal gold nanoparticles with bound horseradish peroxidase (HRP)-labeled antibodies were immobilized on screen-printed carbon electrodes with biopolymer/sol-gel to trap their corresponding antigens from sample solution. Upon formation of immunocomplex, the direct electrochemical signal of the HRP decreased owing to increasing spatial blocking, and the analytes could be simultaneously determined by monitoring the signal changes. RESULTS: The proposed reagentless immunosensor array allowed simultaneous detection of carcinoma antigen 153, carcinoma antigen 125, carbohydrate antigen 199, and carcinoembryonic antigen in clinical serum samples in the ranges of 0.4-140 kU/L, 0.5-330 kU/L, 0.8-190 kU/L, and 0.1-44 microg/L, respectively, with detection limits of 0.2 kU/L, 0.5 kU/L, 0.3 kU/L, and 0.1 microg/L corresponding to the signals 3 SD above the mean of a zero standard. The interassay imprecision of the arrays was <9.5%, and they were stable for 35 days. The positivity detection rate of panels of tumor markers was >95.5% for 95 cases of cancer-positive sera. CONCLUSIONS: The immunosensor array provides a SMAT with short analytical time, small sampling volume, no need for substrate, and, no between-electrode cross-talk. This method not only proved the capability of the array in point-of-care testing, but also allowed simultaneous testing of several tumor markers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».