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Enregistrement W3090297287 · doi:10.2144/btn-2020-0091

Molecularly Imprinted Polymers in Biological Applications

2020· review· en· W3090297287 sur OpenAlexfundno aff
Zahra El-Schich, Yuecheng Zhang, Marek Feith, Sarah Beyer, Louise Sternbæk, Lars Ohlsson, Maria M. Stollenwerk, Anette Gjörloff Wingren

Notice bibliographique

RevueBioTechniques · 2020
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchQueen's UniversityAllmänna Sjukhusets i Malmö Stiftelse för Bekämpande av CancerHorizon 2020 Framework ProgrammeMalmö HögskolaBundesanstalt für Materialforschung und -Prüfung
Mots-clésMolecularly imprinted polymerGlycanMolecular imprintingNanotechnologyTemplateComputational biologyChemistryBiologyMaterials scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecularly imprinted polymers (MIPs) are currently widely used and further developed for biological applications. The MIP synthesis procedure is a key process, and a wide variety of protocols exist. The templates that are used for imprinting vary from the smallest glycosylated glycan structures or even amino acids to whole proteins or bacteria. The low cost, quick preparation, stability and reproducibility have been highlighted as advantages of MIPs. The biological applications utilizing MIPs discussed here include enzyme-linked assays, sensors, in vivo applications, drug delivery, cancer diagnostics and more. Indeed, there are numerous examples of how MIPs can be used as recognition elements similar to natural antibodies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,007

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations133
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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