Quantum cytosensor for early detection of cancer
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
Abstract Current use of graphene quantum dot for cancer detection is highly impeded by the low Raman cross‐section and used as a carrier for plasmonic materials. Hence, there is a need for a sensor an efficient Raman cross‐section, with maintaining the cellular homeostasis to attain accurate detection. Here, we report a SERS‐activated graphene oxide (GO) quantum Cytosensor for whole cell cancer detection capable for the early detection of cancer down to a single cellular level. On approaching quantum scale, we achieved SERS activation of GO quantum dots by introducing the functionality of quantum confinement. By altering the density of functional groups on the surface, we facilitated accelerated self‐cellular uptake resulting in increased SERS sensitivity. Here, we demonstrate cancer detection by two approaches: biomarker detection in external environment and intracellular detection using three cell lines. The quantum Cytosensor advances cancer detection to the molecular level by sensing the complex biomolecular processes transpiring intracellularly to detect and differentiate cancerous attributes of a cell. We observed a 3000‐, 2500‐ and 3500‐fold increase in enhancement of DNA, RNA and protein, respectively. Discernment of SERS spectral signatures was obtained by employing machine learning techniques which primarily identified the differences between cancer cells and normal cells. The classification and clustering techniques provided a high diagnostic sensitivity and specificity of 84.83% with unparalleled accuracy of 92.3%. Detection of cancer down to a single cellular level using quantum Cytosensor via SERS integrated with machine learning provides a new stepping stone towards adoption of SERS‐based early detection of cancer.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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