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Enregistrement W2796162032 · doi:10.11159/icnb18.104

Development of a Biomolecular Analyzer Based on Ion-conductingNanopores: The iNAPO Project

2018· article· en· W2796162032 sur OpenAlexvenueno aff
Wolfgang Ensinger

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Recent Advances in Nanotechnology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectrum analyzerNanoporeNanotechnologyIonComputer scienceMaterials scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analyzing biologically relevant molecules is an important aspect of medical diagnostics. The iNAPO project aims at developing a device that is able to specifically detect and quantitatively analyze biomolecules. An example is tumor markers that are emitted by the tumor at elevated levels and can be found in body liquids. The analyzer device core consists of a polymer foil containing a nanopore. In analogy to biological nanopores that control e.g. mass transfer into and out of a cell, the biomimetic artificial nanopore allows the passage of ions of an aqueous electrolyte in an electrochemical two - compartment cell from one compartment to the next one under the influence of an electrical field. When the nanopore wall contains certain immobilized molecules that specifically react with the biomolecules to be analyzed, the ionic current is influenced. The difference in th e current can directly be correlated to the presence and the quantity of the biomolecule. As an example, the measurement of small quantities of histamine, the well known neurotransmitter, is shown.

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 enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,245 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
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