Development and Evaluation of a Quantitative Fluorescent Lateral Flow Immunoassay for Cystatin-C, a Renal Dysfunction Biomarker
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis, prognosis, and control of chronic kidney disease rely on an understanding of the glomerular filtration rate (GFR). The renal clearance of the cystatin-C is closely associated with the GFR. Cystatin-C is a more suitable GFR marker than the commonly used creatinine. General techniques for cystatin-C calculation, such as particle-enhanced turbidimetric and nephelometric assay, are time-consuming and tedious. Here, we propose a rapid, quantitative immunoassay for the detection of cystatin-C. A fluorescence-based lateral-flow kit was developed in a sandwich format by using a monoclonal antibody. A Linear calibration was obtained over the clinical diagnostic range of 0.023-32 µg/mL and the limit of detection (LOD) was 0.023 µg/mL and the limit of quantification (LOQ) was 0.029 µg/mL. Average recoveries from spiked urine samples ranged from 96-100% and the coefficient of variation was less than 4% for both intra and inter-day assays with excellent repeatability. With the comparison with an ELISA kit, the developed kit is highly sensitive, performs well over the detection range, provides repeatable results in a short time, and can easily be used at point-of-care (POC), making it an ideal candidate for rapid testing in early detection, community screening for renal function disorders.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».