Electrochemical-based biosensors for detection of<i>Mycobacterium tuberculosis</i>and tuberculosis biomarkers
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
Early detection of tuberculosis (TB) reduces the interval between infection and the beginning of treatment. However, commercially available tests cannot discriminate between BCG-vaccinated healthy persons and patients. Also, they are not suitable to be used for immunocompromised persons. In recent years, biosensors have attracted great attention due to their simple utility, accessibility, and real-time outputs. These sensors are increasingly being considered as pioneering tools for point-of-care diagnostics in communities with a high burden of TB and limited accessibility to reference laboratories. Among other types of biosensors, the electrochemical sensors have the advantages of low-cost operation, fast processing, simultaneous multi-analyte analyzing, operating with turbid samples, comparable sensitivity and readily available miniaturization. Electrochemical biosensors are sub-divided into several categories including: amperometric, impedimetric, potentiometric, and conductometric biosensors. The biorecognition element in electrochemical biosensors is usually based on antibodies (immunosensors), DNAs or PNAs (genosensors), and aptamers (aptasensors). In either case, whether an interaction of the antigen–antibody/aptamer or the hybridization of probe with target mycobacterial DNA is detected, a change in the electrical current occurs that is recorded and displayed as a plot. Therefore, impedimetric-based methods evaluate resistance to electron transfer toward an electrode by a Nyquist plot and amperometric/voltammetric-based methods weigh the electrical current by means of cyclic voltammetry, square wave voltammetry, and differential pulse voltammetry. Electrochemical biosensors provide a promising scope for the new era of diagnostics. As a consequence, they can improve detection of Mycobacterium tuberculosis traces even in attomolar scales.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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