Quantitative Detection of Uric Acid by Electrochemical-Surface Enhanced Raman Spectroscopy Using a Multilayered Au/Ag Substrate
Notice bibliographique
Résumé
Uric acid is a potential important biomarker in urine and serum samples for early diagnosis of preeclampsia, a life-threatening hypertensive disorder that occurs during pregnancy. Preeclampsia is a leading cause of maternal death, especially in developing nation settings. Quantitative detection of uric acid for rapid and routine diagnosis of early preeclampsia using electrochemical-surface enhanced Raman spectroscopy (EC-SERS) is presented herein. A uniform EC-SERS active Au/Ag substrate was developed by depositing nearly monodisperse gold and silver nanoparticles on the carbon working electrode surface of screen printed electrodes. The multilayered Au/Ag substrates were characterized by electron microscopy and used for quantitative detection of uric acid in 0.1 M NaF and synthetic urine at clinically relevant concentrations. These results showed a linear relationship between the EC-SERS signal intensity and the uric acid concentration. Relative errors calculated for selected concentrations were all within the Clinical Laboratory Improvement Amendments (CLIA) criterion for uric acid analysis (±17%). It is believed that routine and early diagnosis of disease could be possible through such quantitative detection of biomarkers in patient samples using this EC-SERS method.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».