Aptamer-based biosensors for biomedical diagnostics
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.
Notice bibliographique
Résumé
Aptamers are single-stranded nucleic acids that selectively bind to target molecules. Most aptamers are obtained through a combinatorial biology technique called SELEX. Since aptamers can be isolated to bind to almost any molecule of choice, can be readily modified at arbitrary positions and they possess predictable secondary structures, this platform technology shows great promise in biosensor development. Over the past two decades, more than one thousand papers have been published on aptamer-based biosensors. Given this progress, the application of aptamer technology in biomedical diagnosis is still in a quite preliminary stage. Most previous work involves only a few model aptamers to demonstrate the sensing concept with limited biomedical impact. This Critical Review aims to summarize progress that might enable practical applications of aptamers for biological samples. First, general sensing strategies based on the unique properties of aptamers are summarized. Each strategy can be coupled to various signaling methods. Among these, a few detection methods including fluorescence lifetime, flow cytometry, upconverting nanoparticles, nanoflare technology, magnetic resonance imaging, electronic aptamer-based sensors, and lateral flow devices have been discussed in more detail since they are more likely to work in a complex sample matrix. The current limitations of this field include the lack of high quality aptamers for clinically important targets. In addition, the aptamer technology has to be extensively tested in a clinical sample matrix to establish reliability and accuracy. Future directions are also speculated to overcome these challenges.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découle