The Role of Nanoparticle Design in Determining Analytical Performance of Lateral Flow Immunoassays
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rapid, simple, and cost-effective diagnostics are needed to improve healthcare at the point of care (POC). However, the most widely used POC diagnostic, the lateral flow immunoassay (LFA), is ∼1000-times less sensitive and has a smaller analytical range than laboratory tests, requiring a confirmatory test to establish truly negative results. Here, a rational and systematic strategy is used to design the LFA contrast label (i.e., gold nanoparticles) to improve the analytical sensitivity, analytical detection range, and antigen quantification of LFAs. Specifically, we discovered that the size (30, 60, or 100 nm) of the gold nanoparticles is a main contributor to the LFA analytical performance through both the degree of receptor interaction and the ultimate visual or thermal contrast signals. Using the optimal LFA design, we demonstrated the ability to improve the analytical sensitivity by 256-fold and expand the analytical detection range from 3 log 10 to 6 log 10 for diagnosing patients with inflammatory conditions by measuring C-reactive protein. This work demonstrates that, with appropriate design of the contrast label, a simple and commonly used diagnostic technology can compete with more expensive state-of-the-art laboratory tests.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle