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Enregistrement W3161347321 · doi:10.1039/d0an02496a

Plasmonic and label-free real-time quantitative PCR for point-of-care diagnostics

2021· article· en· W3161347321 sur OpenAlexafffund
Padideh Mohammadyousef, Miltiadis Paliouras, Mark Trifiro, Andrew G. Kirk

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesGenome Canada
Mots-clésAmpliconPoint of carePlasmonSample (material)OptoelectronicsPoint (geometry)Point-of-care testingReal-time polymerase chain reactionMaterials scienceNanotechnologyComputer sciencePolymerase chain reactionMedicineChemistryMathematicsChromatographyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA amplification in 20 μL total PCR sample volume. In the second part, we report an ultrasensitive real-time amplicon detection strategy which is based on cycle-by-cycle monitoring of 260 nm absorption of the PCR sample. This was accomplished by irradiating the PCR sample using a UV LED and collecting the transmitted optical power with a photodetector. The UV absorption dependency on the nucleotides' structural degree of freedom gives rise to distinctive features in the shape of UV amplification curves for the determination of PCR results, thus circumventing the need for the complicated design of target-specific probes or intercalating fluorophores. This amplicon quantification method has a high detection sensitivity of one DNA copy. This is the first demonstration of a compact plasmonic thermocycler combined with a real-time fluorophore-free quantitative amplicon detection system. The small footprint of our PCR device stems from hardware miniaturization, while abundant sample volume facilitates highly sensitive detection and fluid handling required for in-field sample analysis, thereby making it an excellent candidate for POC molecular diagnostics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations30
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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