Integration of microfluidics with biomedical infrared spectroscopy for analytical and diagnostic metabolic profiling
Notice bibliographique
Résumé
We describe how infrared spectroscopy of dry films (IRDF) can provide diagnostic information, and how we expect integration with laminar fluid diffusion interface (LFDI) sample pre-processing to generate new analytical and diagnostic tests. LFDI pre-processing provides sample clean-up and analyte separation. The sensitivity of IRDF to certain analytes is enhanced through the depletion of sample constituents that otherwise obscure relevant spectral features, permitting the deposition of films with larger sample volumes and, hence, of greater effective optical pathlength for the targeted analytes. An integrated LFDI-IRDF technology holds promise both as a method for rapid point-of-care quantitative analysis of biological fluids and as the engine of discovery for a wide range of novel diagnostic methods based upon metabolic profiling. In particular, successful integration will provide a versatile and cost effective technology platform that will allow for the accurate quantification of low-concentration analytes that are otherwise inaccessible and will provide the basis for diagnostic and prognostic methods that would otherwise be impossible. The specific question addressed by the proof-of-concept study summarised here is whether the spectra of LFDI processed samples can provide analytical methods that are more accurate than otherwise possible without LFDI pre-processing. The enrichment of serum creatinine is accomplished, with subsequent enhancement of its spectral contribution permitting quantification of this clinically important analyte beyond that achievable with no pre-processing. Finally, to illustrate the potential in diagnostic applications, two recently initiated studies are outlined, one involving chronic kidney disease and the other for chronic and acute coronary artery disease.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».