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Enregistrement W2290836051

MEMS based cardiac bio-enzyme detection for the acute myocardial syndrome recognition

2005· article· en· W2290836051 sur OpenAlexaff
Ion Stiharu, Subhash Rakheja, Muthukumaran Packirisamy, Amirstar Jeetender

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelittinCantileverMicroelectromechanical systemsBlood streamMaterials scienceBee venomBiomedical engineeringEnzymeCardiac muscleNanotechnologyMedicineChemistryBiochemistryInternal medicineBiologyPeptideComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract:- Early detection through enzymatic identification and confirmation is essential for diagnosis and prevention as in the case of Acute Myocardial Syndrome (AMS). Biochemical markers continue to be an important clinical tool for the enzymatic detection. The advent of Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) devices can enable the use of various microstructures for the detection of enzymes. In this study, the concept of MEMS is applied for the detection of enzyme reaction, in which micro-cantilevers undergo changes in mechanical behavior that can be optically detected when enzyme molecules react on their surface, inducing geometric modifications. This paper presents the static behavior of micro-cantilevers under antigen-antibody reaction of rabbit skeletal muscle troponin C (TnC) and bee venom melittin (ME). The same troponin C is detected in the blood stream in humans a couple of hours form the acute myocardial infarction. The reported experimental results provide valuable information that will be useful in the development of MEMS sensors for enzymatic detection. The surface stress produced due to enzyme reactions results in the bending of cantilevers as similar to the influencing of laminar stress in the cantilevers. A possible design of such a system is provided in the paper.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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