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Enregistrement W2739417980 · doi:10.1149/ma2017-02/55/2325

(Invited) Detection of D-Serine Using an Enzymatic Amperometric Biosensor and Its Localized Detection Using Scanning Electrochemical Microscopy

2017· article· en· W2739417980 sur OpenAlexaff
David Polcari, Samuel C. Perry, Loredano Pollegioni, Matthias Geißler, Janine Mauzeroll

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmino Acid Enzymes and Metabolism
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScanning electrochemical microscopySerineBiosensorBiophysicsChemistryIn vivoBiochemistryXenopusEnzymeBiologyElectrochemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

D-Serine acts as an endogenous co-agonist for N -methyl-D-aspartate receptors at synapses, making it essential for proper brain development and function. This amino acid has also been linked to several neurodegenerative diseases such as Alzheimer’s disease and dementia. Nevertheless, the primary site and mechanism of D-serine release remains unclear. We recently demonstrated the use of an enzymatic amperometric biosensor for the in vivo quantification of endogenous D-serine release in Xenopus laevis tadpoles. We also investigate the effect of the permselective polymer layer thickness on the biosensor’s response time and selectivity. Finally, scanning electrochemical microscopy (SECM) is then used with the optimized biosensor to measure localized release of D-serine from a model system. This SECM methodology, which provides high spatial and temporal resolution, could be useful to investigate the primary site and mechanism of D-serine release in other biological samples.

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)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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