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Enregistrement W2280536708 · doi:10.1021/acs.analchem.5b04661

Cellulose-Based Biosensors for Esterase Detection

2016· letter· en· W2280536708 sur OpenAlexafffund
Fatemeh Derikvand, D.T. Yin, Ryan Barrett, Harry Brumer

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Technology, Innovation and Citizens' ServicesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésChemistryBiosensorCelluloseEsteraseChromatographyBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellulose has emerged as an attractive substrate for the production of economical, disposable, point-of-care (POC) analytical devices. Development of novel methods of (bio)activation is central to broadening the application space of cellulosic materials. Ironically, such efforts are stymied by the inherent biocompatibility and recalcitrance of cellulose fibers. Here, we have elaborated a versatile, chemo-enzymatic approach to activate cellulosic materials for CuAAC "click chemistry", to develop new fluorogenic esterase sensors. Gentle, aqueous modification conditions facilitate broad applicability to cellulose papers, gauzes, and hydrogels. Tethering of the released fluorophore to the cellulose surface prevents signal degradation due to diffusion and enables straightforward, sensitive visualization with a simple light source in resource-limited situations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations67
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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