Affinity-Based Detection of Biomolecules Using Photo-Electrochemical Readout
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
Detection and quantification of biologically-relevant analytes using handheld platforms are important for point-of-care diagnostics, real-time health monitoring, and treatment monitoring. Among the various signal transduction methods used in portable biosensors, photoelectrochemcial (PEC) readout has emerged as a promising approach due to its low limit-of-detection and high sensitivity. For this readout method to be applicable to analyzing native samples, performance requirements beyond sensitivity such as specificity, stability, and ease of operation are critical. These performance requirements are governed by the properties of the photoactive materials and signal transduction mechanisms that are used in PEC biosensing. In this review, we categorize PEC biosensors into five areas based on their signal transduction strategy: (a) introduction of photoactive species, (b) generation of electron/hole donors, (c) use of steric hinderance, (d) in situ induction of light, and (e) resonance energy transfer. We discuss the combination of strengths and weaknesses that these signal transduction systems and their material building blocks offer by reviewing the recent progress in this area. Developing the appropriate PEC biosensor starts with defining the application case followed by choosing the materials and signal transduction strategies that meet the application-based specifications.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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