Preparation and application of biochip for detection of various antigens in stool.
Notice bibliographique
Résumé
Aim To prepare and apply a concise biochip for detection of various antigens in stool. Methods Based on the principle of antigen-antibody affinity, we developed a concise biochip for detection of various antigens in stool including hemoglobin, albumin, the whole bacterial antigen of H, pylori, K-12 E. coli, CEA, p53, Ras21, QYC. bellyworm egg, hookworm egg and white cell in pyroxylin membrane. Results The protein biochips were diverse on sensitivity of various antigens, that of hemoglobin, albumin was 50ng/ml. 1000ng/ml, H. pylori and K-12 antigens were 20.0ng/ml, CEA was 12.5ng/ml, P53, Ras21 and QYC were 10.0ng/ml, and genes of bellyworm egg, hookworm egg and white cell were 50.0ng/ml, respectively. Furthermore, the biochip was applied to detection of the clinical stool samples for assessment of clinical value, The results indicated the biochip had excellent work in difference clinical stool samples. We obtained the coincident rate of 95% and 92% in hemoglobin and H. pylori antigen. Conclusions Biochip technique for detection of stool proteins is a new method and should have broad future market.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».