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Enregistrement W2321023810 · doi:10.1021/cm2012389

Materials Screening for Sol–Gel-Derived High-Density Multi-Kinase Microarrays

2011· article· en· W2321023810 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Biosensing Techniques and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA microarrayMaterials scienceKinaseNanotechnologyChemistryBiochemistryGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein microarrays based on pin-printing of sol–gel-entrapped biomolecules have emerged as a potential tool to accelerate drug screening and discovery. However, while materials have recently been identified that are suitable for printing of high-density sol–gel-based microarrays, the ability to print arrays of delicate proteins such as kinases, and to assay their activity and inhibition on-array, has yet to be demonstrated. In this study, we have performed a criteria-based directed screen of sol–gel-based materials to identify compositions that are suitable for the fabrication of high-density, multikinase microarrays. Printable formulations were assessed for their compatibility with a fluorescent, phosphospecific dye used as an end-point indicator for on-array kinase assays, including an assessment of the effects of spot size (100 μm vs 400 μm) and slide surface chemistry on signal reproducibility. The combinations of materials, surfaces, and spot sizes that were found to be compatible with reproducible signal generation were evaluated for their ability to retain the activity of a range of kinases, which were co-entrapped with their respective substrates into the optimal sol–gel materials to produce microarrays. Ultimately, two material/surface combinations, from potentially thousands, were identified, one of which was used to produce a robust, highly active kinase microarray that could be used for qualitative screening as well as quantitative inhibition assays.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,818

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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,237 · 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