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Enregistrement W3167869365 · doi:10.1039/d0ay02341h

Fluorescent detection of target proteins <i>via</i> a molecularly imprinted hydrogel

2021· article· en· W3167869365 sur OpenAlexaff
Takuya Kubo, Naoki Watanabe, Seiji Ikari, Chenchen Liu, Eisuke Kanao, Toyohiro Naito, Tomoharu Sano, Koji Otsuka

Notice bibliographique

RevueAnalytical Methods · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensCentre for Drug Research and Development
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésFluorescenceMolecularly imprinted polymerPEG ratioChemistryMolecular imprintingMonomerSelf-healing hydrogelsChromatographyBiophysicsBiochemistrySelectivityPolymer chemistryPolymerOrganic chemistryBiologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proteins are typically separated by an immune reaction, such as an enzyme-linked immunosorbent assay, and are detected by selective fluorescent labeling. This has potential for complicated procedures and the denaturation of proteins by labeling, and is cost consuming. In this study, we propose a technique for the selective separation and detection of a target protein using a molecularly imprinted hydrogel (PI gel) with fluorescent monomers. We focused on 8-anilino-1-naphthalenesulfonic acid (ANS), where the fluorescence intensity is easily changed by the interaction with proteins, and successfully synthesized the ANS monomer and a poly(ethylene glycol) (PEG) conjugated ANS monomer. The PI gel with the ANS monomers using bovine serum albumin (BSA) as a template showed the selective adsorption of BSA and the fluorescence intensity increased due to the adsorption of BSA.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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