Aptamer-based biosensors for biomedical diagnostics
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».