COVID-19 Diagnostic Strategies Part II: Protein-Based Technologies
Notice bibliographique
Résumé
After the initiation of the current outbreak, humans' lives have been profoundly impacted by COVID-19. During the first months, no rapid and reliable detecting tool was readily available to sufficiently respond to the requirement of massive testing. In this situation, when the development of an effective vaccine requires at least a few months, it is crucial to be prepared by developing and commercializing affordable, accurate, rapid and adaptable biosensors not only to fight Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) but also to be armed to avoid the pandemic in the earliest stages in the future. The COVID-19 diagnostic tools are categorized into two main groups of Nucleic Acid (NA)-based and protein-based tests. To date, nucleic acid-based detection has been announced as the gold-standard strategy for coronavirus detection; however, protein-based tests are promising alternatives for rapid and large-scale screening of susceptible groups. In this review, we discuss the current protein-based biosensing tools, the research advances and the potential protein-detecting strategies for COVID-19 detection. This narrative review aims to highlight the importance of the diagnostic tests, encourage the academic research groups and the companies to eliminate the shortcomings of the current techniques and step forward to mass-producing reliable point-of-care (POC) and point-of-need (PON) adaptable diagnostic tools for large-scale screening in the future outbreaks.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».