Notice bibliographique
Résumé
Nucleic acid analysis is one of the most important disease diagnostic approaches in medical practice, and has been commonly used in cancer biomarker detection, bacterial speciation and many other fields in laboratory. Currently, the application of powerful research methods for genetic analysis, including the polymerase chain reaction (PCR), DNA sequencing, and gene expression profiling using fluorescence microarrays, are not widely used in hospitals and extended-care units due to high-cost, long detection times, and extensive sample preparation. Bioassays, especially chip-based electrochemical sensors, may be suitable for the next generation of rapid, sensitive, and multiplexed detection tools.\nHerein, we report three different microelectrode platforms with capabilities enabled by nano- and microtechnology: nanoelectrode ensembles (NEEs), nanostructured microelectrodes (NMEs), and hierarchical nanostructured microelectrodes (HNMEs), all of which are able to directly detect unpurified RNA in clinical samples without enzymatic amplification. Biomarkers that are cancer and infectious disease relevant to clinical medicine were chosen to be the targets. Markers were successfully detected with clinically-relevant sensitivity. Using peptide nucleic acids (PNAs) as probes and an electrocatalytic reporter system, NEEs were able to detect prostate cancer-related gene fusions in tumor tissue samples with 100 ng of RNA. The development of NMEs improved the sensitivity of the assay further to 10 aM of DNA target, and multiplexed detection of RNA sequences of different prostate cancer-related gene fusion types was achieved on the chip-based NMEs platform. An HNMEs chip integrated with a bacterial lysis device was able to detect as few as 25 cfu bacteria in 30 minutes and monitor the detection in real time. Bacterial detection could also be performed in neat urine samples. The development of these versatile clinical diagnostic tools could be extended to the detection of various cancers, genetic, and infectious diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».