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Enregistrement W2924502206 · doi:10.1117/12.2518295

Real time label-free monitoring of plasmonic polymerase chain reaction products

2019· article· en· W2924502206 sur OpenAlexaff
Gideon Uchehara, Andrew G. Kirk, Mark Trifiro, Miltiadis Paliouras, Padideh Mohammadyousef

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerase chain reactionComputer scienceReplicateNanotechnologyComputational biologyMaterials scienceBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high mortality rate in developing countries stemming from poverty and diseases, and the pressure on healthcare budgets in developed countries have evoked a major concern in healthcare delivery. The need for less costly and patientcentered healthcare delivery brings point-of-care (POC) testing to the fore. POC devices help to eliminate the overhead associated with centralized bench-top laboratory instruments. Although handheld devices such as glucose biosensor strip exist, POC devices for molecular techniques such as Polymerase Chain Reaction (PCR) are new and emerging. PCR makes it possible to replicate DNA and generate millions of copies from a single strand. This finds applications in the medical field to identify and detect infectious diseases. Conventional PCR equipment is expensive and requires a significant amount of personnel time and space to setup and run in the laboratory. We have recently demonstrated a rapid and low-cost PCR thermocycler based on laser heating of gold nanoparticles suspended in the PCR tube. A critical aspect of PCR systems is the need to detect amplified products in real time. Here we show that by measuring the optical absorption of the suspended gold nanoparticles at a single wavelength during thermocycling, it is possible to detect amplified PCR products in real time. We investigate several different signal processing approaches in order to determine the most sensitive monitoring technique. This method makes it possible to distinguish between negative and positive PCRs with starting copy numbers as low as 10,000 genome copies per microliter.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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