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Enregistrement W2794415758 · doi:10.1002/anie.201800455

Combinatorial Probes for High‐Throughput Electrochemical Analysis of Circulating Nucleic Acids in Clinical Samples

2018· article· en· W2794415758 sur OpenAlexafffund
Jagotamoy Das, Ivaylo Ivanov, Tina Saberi Safaei, Edward H. Sargent, Shana O. Kelley

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNucleic acidMutantPoint mutationMutationGeneComputational biologyBiologyDNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of circulating tumour nucleic acids (ctNAs) provides a minimally invasive way to assess the mutational spectrum of a tumour. However, effective and practical methods for analyzing this emerging class of markers are lacking. Analysis of ctNAs using a sensor-based approach has notable challenges, as it is vital to differentiate nucleic acids from normal cells from mutation-bearing sequences emerging from tumours. Moreover, many genes related to cancer have dozens of different mutations. Herein, we report an electrochemical approach that directly detects genes with mutations in patient serum by using combinatorial probes (CPs). The CPs enable detection of all of the mutant alleles derived from the same part of the gene. As a proof of concept, we analyze mutations of the EGFR gene, which has more than 40 clinically relevant alterations that include deletions, insertions, and point mutations. Our CP-based approach accurately detects mutant sequences directly in patient serum.

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)0,000
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations76
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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