Electrochemical Detection of Human Antibodies Directly in Whole Blood Using Nanostructured Electrodes.
Notice bibliographique
Résumé
Rapid diagnosis of infectious pathogens in patients can be performed by analyzing specific antibodies produced by the immune system. The ability to specifically capture these antibodies directly in the body fluids such as whole blood, is a huge advancement toward rapid point-of-care diagnostics. We introduce a highly selective strategy for antibody detection based on integrating an electrochemical DNA-based assay with peptide-antibody bioconjugate to specifically capture human antibodies on the surface of electrodeposited nanostructures. We have shown that one-pot detection of macromolecules such as antibodies can be done by sterically inhibiting the hybridization of complementary DNA strand carrying the antibody to the surface bound DNA strand. We also showed that using our electrodeposited nanostructured electrode, we can overcome the limitations of surface toward capturing of peptide recognition, but enhance the inhibition of macro-size molecules for the surface hybridization. Here, we introduce a peptide-assisted electrochemical assay implemented on nanostructured electrode that enables the capturing of real human antibodies directly in whole blood. We improved the linear range and limit of detection by applying the assay using a particular nanostructured platform with tunable roughness. We present the application of the proposed platform to detect HIV-1 human antibodies in real patient samples.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».