Advances in multiplexed techniques for the detection and quantification of microRNAs
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
MicroRNA detection is currently a crucial analytical chemistry challenge: almost 2000 papers were referenced in PubMed in 2018 and 2019 for the keywords "miRNA detection method". MicroRNAs are potential biomarkers for multiple diseases including cancers, neurodegenerative and cardiovascular diseases. Since miRNAs are stably released in bodily fluids, they are of prime interest for the development of non-invasive diagnosis methods, such as liquid biopsies. Their detection is however challenging, as high levels of sensitivity, specificity and robustness are required. The analysis also needs to be quantitative, since the aim is to detect miRNA concentration changes. Moreover, a high multiplexing capability is also of crucial importance, since the clinical potential of miRNAs probably lays in our ability to perform parallel mapping of multiple miRNA concentrations and recognize typical disease signature from this profile. A plethora of biochemical innovative detection methods have been reported recently and some of them provide new solutions to the problem of sensitive multiplex detection. In this review, we propose to analyze in particular the new developments in multiplexed approaches to miRNA detection. The main aspects of these methods (including sensitivity and specificity) will be analyzed, with a particular focus on the demonstrated multiplexing capability and potential of each of these methods.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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