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Enregistrement W2768401082 · doi:10.1088/1361-6439/aa9c9c

Design considerations of a hollow microneedle-optofluidic biosensing platform incorporating enzyme-linked assays

2017· article· en· W2768401082 sur OpenAlexafffund
Sahan Ranamukhaarachchi, Celestino Padeste, Urs O. Häfeli, Boris Stoeber, Víctor J. Cadarso

Notice bibliographique

RevueJournal of Micromechanics and Microengineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPaul Scherrer InstitutIsrael Science FoundationUniversity of British ColumbiaCanada Research ChairsSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésAnalyteBiosensorMicrofluidicsHorseradish peroxidaseNanotechnologyDetection limitStreptavidinAbsorbanceMaterials scienceDrug detectionChromatographyChemistryEnzymeBiotin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A hollow metallic microneedle is integrated with microfluidics and photonic components to form a microneedle-optofluidic biosensor suitable for therapeutic drug monitoring (TDM) in biological fluids, like interstitial fluid, that can be collected in a painless and minimally-invasive manner. The microneedle inner lumen surface is bio-functionalized to trap and bind target analytes on-site in a sample volume as small as 0.6 nl, and houses an enzyme-linked assay on its 0.06 mm 2 wall. The optofluidic components are designed to rapidly quantify target analytes present in the sample and collected in the microneedle using a simple and sensitive absorbance scheme. This contribution describes how the biosensor components were optimized to detect in vitro streptavidin-horseradish peroxidase (Sav-HRP) as a model analyte over a large detection range (0–7.21 µ M) and a very low limit of detection (60.2 nM). This biosensor utilizes the lowest analyte volume reported for TDM with microneedle technology, and presents significant avenues to improve current TDM methods for patients, by potentially eliminating blood draws for several drug candidates.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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

Citations32
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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