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Enregistrement W2322760093 · doi:10.1038/protex.2015.033

Graphene-based C-reactive protein immunoassay with smartphone readout

2015· article· en· W2322760093 sur OpenAlexfundno aff
Sandeep Kumar Vashist, A. G. Venkatesh, E. Marion Schneider, Roland Zengerle, Felix von Stetten, John H. T. Luong

Notice bibliographique

RevueProtocol Exchange · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésImmunoassayGrapheneChemistryChromatographyNanotechnologyMaterials scienceMedicineImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A highly-sensitive immunoassay \(IA) procedure with minimal process steps has been developed for the detection of human C-reactive protein \(CRP) in less than 30 min.Graphene nanoplatelets \(GNP) was admixed with 3-aminopropyltriethoxysilane \(APTES) and EDC-activated anti-human CRP antibody \(Ab) to form a stable complex that was then covalently attached to a KOH-pretreated polystyrene microtiter plate \(MTP).The developed one-step kinetics-based IA involves the formation of a sandwich immune complex followed by two washings and an enzyme-based colorimetric reaction that was read by a smartphone-based colorimetric reader \(SBCR).The detection range of CRP was 0.03-81 ng mL -1 with a limit of detection \(LOD) and a limit of quanti cation \(LOQ) of 0.07 ng mL -1 and 0.9 ng mL -1 , respectively.Moreover, the developed IA enabled the detection of CRP spiked in diluted human whole blood and plasma as well as CRP present in clinical plasma samples with high analytical precision, thereby demonstrating its immense utility for biomedical diagnostics.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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