Nano–Bio Interactions of Extracellular Vesicles with Gold Nanoislands for Early Cancer Diagnosis
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
Extracellular vesicles or exosomes are membrane encapsulated biological nanometric particles secreted virtually by all types of cells throughout the animal kingdom. They carry a cargo of active molecules to proximal and distal cells of the body as mechanism of physiological communication, to maintain natural homeostasis as well as pathological responses. Exosomes carry a tremendous potential for liquid biopsy and therapeutic applications. Thus, there is a global demand for simple and robust exosome isolation methods amenable to point-of-care diagnosis and quality control of therapeutic exosome manufacturing. This can be achieved by molecular profiling of the exosomes for use with specific sets of molecular-markers for diagnosis and quality control. Liquid biopsy is undoubtedly the most promising diagnosis process to advance "personalized medicine." Currently, liquid biopsy is based on circulating cancer cells, cell free-DNA, or exosomes. Exosomes potentially provide promise for early-stage diagnostic possibility; in order to facilitate superior diagnosis and isolation of exosomes, a novel platform is developed to detect and capture them, based on localized surface plasmon resonance (LSPR) of gold nanoislands, through strong affinity between exosomes and peptide called Venceremin or Vn96. Physical modeling, based on the characteristics of the gold nanoislands and the bioentities involved in the sensing, is also developed to determine the detection capability of the platform, which is optimized experimentally at each stage. Preliminary results and modeling present a relationship between the plasmonic shift and the concentration of exosomes and, essentially, indicate possibilities for label-free early diagnosis.
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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) | 0,000 | 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 découle