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Enregistrement W2109524768 · doi:10.1039/c3an36616b

Quantification of ovarian cancer markers with integrated microfluidic concentration gradient and imaging nanohole surface plasmon resonance

2013· article· en· W2109524768 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of TorontoBC Cancer AgencyUniversity of New BrunswickUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development FundCanadian Bureau for International EducationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBC Cancer AgencyCanada Research ChairsDepartment of Foreign Affairs and Trade, Australian GovernmentForeign Affairs and International Trade Canada
Mots-clésAnalyteMicrofluidicsCalibration curveSurface plasmon resonanceCalibrationBiosensorMaterials scienceDetection limitMicrofluidic chipNanotechnologyChemistryChromatographyNanoparticlePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanohole array-based biosensors integrated with a microfluidic concentration gradient generator were used for imaging detection and quantification of ovarian cancer markers. Calibration curves based on controlled concentrations of the analyte were created using a microfluidic stepped diffusive mixing scheme. Quantification of samples with unknown concentration of analyte was achieved by image-intensity comparison with the calibration curves. The biosensors were first used to detect the immobilization of ovarian cancer marker antibodies, and subsequently applied for the quantification of the ovarian cancer marker r-PAX8 (with a limit of detection of about 5 nM and a dynamic range from 0.25 to 9.0 μg.mL(-1)). The proposed biosensor demonstrated the ability of self-generating calibration curves on-chip in an integrated microfluidic platform, representing a further step towards the development of comprehensive lab-on-chip biomedical diagnostics based on nanohole array technology.

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.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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