Exosome-specific tumor diagnosis<i>via</i>biomedical analysis of exosome-containing microRNA biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Exosome-containing microRNAs (exomiRs) can be employed as potential biomarkers for tumor diagnosis and have drawn much attention in the past few years. However, the separation of exosomes and the detection of exomiRs are still inconvenient or even difficult to implement. Thus, it is important to develop a simple, accurate, and reliable strategy for the separation of exosomes and the biomedical analysis of exomiRs. Herein, a novel exosome-specific tumor diagnosis strategy was constructed by integrating the rapid magnetic exosome-enrichment platform and the Ru(bpy)32+-polymer amplified electrochemiluminescence (ECL) strategy. This strategy realized the rapid and efficient capture of tumor-derived exosomes through a biological-affinity identification platform of the EpCAM antibody. The biomedical analysis of exomiRs achieved a preferable specificity and high sensitivity of 103 particles. Furthermore, we investigated the performance index for clinical blood samples from tumor patients; the results indicated that the exosome-specific tumor diagnosis strategy readily and consistently responded to exomiRs. These results indicated that the exosome-specific tumor diagnosis strategy provided new opportunities for the sensitive and efficient analysis of tumor-derived exomiRs. This strategy greatly simplified the biomedical analysis process and established the non-destructive detection mode of fluid biopsy for tumors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».