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Enregistrement W2153693600 · doi:10.1186/1477-5956-6-31

Label-free detection of biomolecular interactions in real time with a nano-porous silicon-based detection method

2008· article· en· W2153693600 sur OpenAlexafffund
Martin Latterich, Jacques Corbeil

Notice bibliographique

RevueProteome Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensUniversité LavalWilfrid Laurier UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGenome Canada
Mots-clésBiosensorBiomoleculePorous siliconNanotechnologySiliconChemistryBioconjugationProtein Array AnalysisNano-Materials scienceOrganic chemistryDNA microarray

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We describe a biosensor platform for monitoring molecular interactions that is based on the combination of a defined nano-porous silicon surface, coupled to light interferometry. This platform allows the label-free detection of protein-protein and protein-DNA interactions in defined, as well as complex protein mixtures. The silicon surface can be functionalized to be compatible with traditional carboxyl immobilization chemistries, as well as with aldehyde-hydrazine bioconjugation chemistries. RESULTS: We demonstrate the utility of the new platform in measuring protein-protein interactions of purified products in buffer, in complex mixtures, and in the presence of different organic solvent spikes, such as DMSO and DMF, as these are commonly used in screening chemical compound libraries. CONCLUSION: Nano-porous silicon, when combined with white light interferometry, is a powerful technique for the measurement of protein-protein interactions. In addition to studying the binary interactions of biomolecules in clean buffer systems, the newly developed surfaces are also suited for studying interactions in complex samples, such as plasma.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,258 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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