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Enregistrement W2147960372 · doi:10.1186/s12951-015-0076-6

Microfluidic biosensor for β-Hydroxybutyrate (βHBA) determination of subclinical ketosis diagnosis

2015· article· en· W2147960372 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

RevueJournal of Nanobiotechnology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of Ontario
Mots-clésBiosensorMicrofluidicsKetosisDetection limitGold standard (test)Microfluidic chipSubclinical infectionMedicineBiomedical engineeringNanotechnologyMaterials scienceInternal medicineChemistryChromatographyDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Determination of β-hydroxybutyrate (βHBA) is a gold standard for diagnosis of Subclinical Ketosis (SCK), a common disease in dairy cows that causes significant economic loss. Early detection of SCK can help reduce the risk of the disease progressing into clinical stage, thus minimizing economic losses on dairy cattle. Conventional laboratory methods are time consuming and labor-intensive, requiring expensive and bulky equipment. Development of portable and robust devices for rapid on-site SCK diagnosis is an effective way to prevent and control ketosis and can significantly aid in the management of dairy animal health. Microfluidic technology provides a rapid, cost-effective way to develop handheld devices for on-farm detection of sub-clinical ketosis. In this study, a highly sensitive microfluidics-based biosensor for on-site SCK diagnosis has been developed. RESULTS: A rapid, low-cost microfluidic biosensor with high sensitivity and specificity was developed for SCK diagnosis. Determination of βHBA was employed as the indicator in the diagnosis of SCK. On-chip detection using miniaturized and cost-effective optical sensor can be finished in 1 minute with a detection limit of 0.05 mM concentration. Developed microfluidic biosensor was successfully tested with the serum samples from dairy cows affected by SCK. The results of the developed biosensor agreed well with two other laboratory methods. The biosensor was characterized by high sensitivity and specificity towards βHBA with a detection limit of 0.05 mM. CONCLUSIONS: The developed microfluidic biosensor provides a promising prototype for a cost-effective handheld meter for on-site SCK diagnosis. By using microfluidic method, the detection time is significantly decreased compared to other laboratory methods. Here, we demonstrate a field-deployable device to precisely identify and measure subclinical ketosis by specific labeling and quantification of β-hydroxybutyate in cow blood samples. A real-time on-site detection system will maximize convenience for the farmers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,232 · 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