Nature Inspired Anti-Biofouling Strategy for the Detection of Protein Biomarkers Directly in a Drop of Blood
Notice bibliographique
Résumé
Electrode biofouling in complex biological fluids is one of the major problems in analytical electrochemistry. Direct electrochemical detection in human blood remains challenging due to quick surface passivation by proteins present in blood, degrading sensor’s sensitivity. This challenge has dramatically slowed down commercialization efforts of point-of-care devices. Here we have developed a simple nature-inspired electrochemical DNA hybridization (e-hyb) assay based on steric hindrance which enable electrodes to detect nanomolar concentration of proteins (i.e. antibody) directlywithin a drop ofblood without any sample preparation. This e-hyb assay involves two DNA strands; one-captured DNA immobilized on electrode surface and another complementary reporter DNA labelled with an electroactive molecule (methylene blue) at one end and a specific recognition element at the another end. In presence of a specific large analyte binding to the small recognition element, the reporter DNA cannot reach to the electrode surface due to steric hindrance. This simple strategy enables us to quantify different protein biomarkers (HIV antibody, anti-DNP antibody, anti-DIG antibodyetc) in human blood without being limited affected by biofouling. Figure 1: e-DNA hybridization based anti-biofouling strategy for the detection of antibody in human blood Figure 1
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».