Enhanced Immunoassay Using a Rotating Paper Platform for Quantitative Determination of Low Abundance Protein Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
The changing concentrations of circulating protein biomarkers have been correlated with a variety of diseases. Quantitative bioassays capable of sensitive and specific determination of protein biomarkers at low levels can be essential for therapeutic treatments that can improve outcomes for patients. Herein, we describe the investigation of a rotating paper device (RPD) for quantitative determination of targeted proteins at the fM concentration level. The RPD consists of two circular papers each separately supported with a plastic disc. Protein detection is conducted via enhanced immunoassay using amplification in a sequential workflow, which includes a sandwich immunoassay in the upper paper and a signal amplification reaction in the lower paper. The sandwich immunoassay is conducted using biobarcode nanoparticles (BNPs) and results in the release of reporter oligonucleotides from BNPs. These oligonucleotides are transferred to the bottom paper, where they engage in a target recycling methodology that leads to the production of a colorimetric signal. The assay was evaluated for quantitation of interleukin-6 (IL-6), a cytokine biomarker in serum. A limit of detection of 63 fM and a dynamic range of 200 fM-8 pM was observed for the assay. The specificity of the assay was successfully verified against several common protein biomarkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».