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Enregistrement W2537310923 · doi:10.1109/3m-nano.2013.6737405

A paper-based microfluidic device for multiplexed electrochemical detection of biomarkers

2013· article· en· W2537310923 sur OpenAlexaff
Chen Zhao, Xinyu Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPotentiostatAnalyteBiosensorMicrofluidicsComputer scienceMultiplexingPoint of carePoint-of-care testingNanotechnologyMaterials scienceElectrochemistryElectrodeChemistryChromatographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paper-based microfluidic devices have emerged as simple yet powerful platforms for performing low-cost analytical tests. This paper reports a microfluidic paper-based electrochemical biosensor array for multiplexed detection of disease markers. Different from existing paper-based electrochemical biosensors, our device includes an array of eight electrochemical sensors and utilizes a custom-made, handheld electrochemical reader (potentiostat) for signal readout. The biosensor array can detect several analytes in a sample solution and produce multiple measurement data for each analyte from a single run. Using the device, we demonstrate simultaneous detection of three disease-relevant metabolic biomarkers (glucose, lactate, and uric acid), with analytical performance comparable to that of the existing commercial and paper-based platforms. The paper-based biosensor array and the electrochemical reader will enable the acquisition of high-density, statistically-meaningful diagnostic information at the point of care in a rapid and cost-efficient way.

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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,309

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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