Lab-on-a-Chip Platforms for Detection of Cardiovascular Disease and Cancer Biomarkers
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
Cardiovascular disease (CVD) and cancer are two leading causes of death worldwide. CVD and cancer share risk factors such as obesity and diabetes mellitus and have common diagnostic biomarkers such as interleukin-6 and C-reactive protein. Thus, timely and accurate diagnosis of these two correlated diseases is of high interest to both the research and healthcare communities. Most conventional methods for CVD and cancer biomarker detection such as microwell plate-based immunoassay and polymerase chain reaction often suffer from high costs, low test speeds, and complicated procedures. Recently, lab-on-a-chip (LoC)-based platforms have been increasingly developed for CVD and cancer biomarker sensing and analysis using various molecular and cell-based diagnostic biomarkers. These new platforms not only enable better sample preparation, chemical manipulation and reaction, high-throughput and portability, but also provide attractive features such as label-free detection and improved sensitivity due to the integration of various novel detection techniques. These features effectively improve the diagnostic test speed and simplify the detection procedure. In addition, microfluidic cell assays and organ-on-chip models offer new potential approaches for CVD and cancer diagnosis. Here we provide a mini-review focusing on recent development of LoC-based methods for CVD and cancer diagnostic biomarker measurements, and our perspectives of the challenges, opportunities and future directions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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