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Enregistrement W2161706178 · doi:10.1021/ac901416s

Polymerase Chain Reaction and Immunoassay−Matrix Assisted Laser Desorption Mass Spectrometry Using Tag-Mass Technology: New Tools to Break Down Quantification Limits and Multiplexes

2009· article· en· W2161706178 sur OpenAlexaff
Jonathan Stauber, Mohamed El Ayed, Maxence Wisztorski, R. Day, Isabelle Fournier, Michel Salzet

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésChemistryMass spectrometryImmunoassayOligonucleotideMass spectrometry imagingChromatographyComputational biologyDNAAntibodyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a new development of the Tag-Mass concept based on a photocleavable linker with tagged molecules for polymerase chain reaction (PCR) and enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) quantification coupled to mass spectrometry. PCR-MS and immunosorbent assay-MS with tagged oligonucleotides, bases, and antibodies will allow the acquisition of multiplexed information from genomic, transcriptomic, and proteomic experiments. This is a novel application of Tag-Mass from tissue imaging to fluid quantification and will open doors to several clinical applications ranging from biomarker-driven gene modulation to use at the patient's bedside following treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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