Affinity-Based Detection of Biomolecules Using Photo-Electrochemical Readout
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».