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Enregistrement W2411426613 · doi:10.1021/ac2016213

Quantitative Analysis of MicroRNA in Blood Serum with Protein-Facilitated Affinity Capillary Electrophoresis

2011· article· en· W2411426613 sur OpenAlexaff
Nasrin Khan, Jenny Cheng, John Paul Pezacki, Maxim V. Berezovski

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensSteacie Institute for Molecular SciencesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryCapillary electrophoresismicroRNAMolecular biologyDNARNADetection limitChromatographyBiochemistryGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MicroRNAs (miRNAs) are small (∼22 nt) regulatory RNAs that are frequently deregulated in cancer and have shown promise as tissue- and blood-based biomarkers for cancer classification and prognostication. Here we present a protein-facilitated affinity capillary electrophoresis (ProFACE) assay for rapid quantification of miRNA levels in blood serum using single-stranded DNA binding protein (SSB) and double-stranded RNA binding protein (p19) as separation enhancers. The method utilizes either the selective binding of SSB to a single-stranded DNA/RNA probe or the binding of p19 to miRNA-RNA probe duplex. For the detection of ultralow amounts of miRNA without polymerase chain reaction (PCR) amplification in blood samples we apply off-line preconcentration of synthetic miRNA-122 from serum by p19-coated magnetic beads followed by online sample stacking in the ProFACE assay. The detection limit is 0.5 fM or 30 000 miRNA molecules in 1 mL of serum as a potential source of naïve miRNAs.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,679

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · 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
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

Citations86
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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