Detection of cystic fibrosis transmembrane conductance regulator ΔF508 gene mutation using a paper-based nucleic acid hybridization assay and a smartphone camera
Notice bibliographique
Résumé
Diagnostic technology that makes use of paper platforms in conjunction with the ubiquitous availability of digital cameras in cellular telephones and personal assistive devices offers opportunities for development of bioassays that are cost effective and widely distributed. Assays that operate effectively in aqueous solution require further development for implementation in paper substrates, overcoming issues associated with surface interactions on a matrix that offers a large surface-to-volume ratio and constraints on convective mixing. This report presents and compares two related methods for determination of oligonucleotides that serve as indicators of cystic fibrosis, differentiating between the normal wild-type sequence, and a mutant-type sequence that has a 3-base replacement. The transduction strategy operates by selective hybridization of oligonucleotide probes that are conjugated to fluorescent quantum dots, where hybridization of target sequences causes a molecular fluorophore to approach the quantum dot and become emissive through fluorescence resonance energy transfer. Detection can rely on hybridization of a target that is labelled with Cy3 fluorophore, or in the presence of an unlabelled target when a sandwich assay format is implemented with a labelled reporter oligonucleotide. Selectivity to determine the presence of mismatched sequences involves appropriate selection of nucleotide sequences to set melt temperatures, in conjunction with control of stringency conditions using formamide as a chaotrope. It was determined that both direct and sandwich assays on paper substrates are able to distinguish between wild-type and mutant-type samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».