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Enregistrement W3184823922 · doi:10.1149/ma2021-01551372mtgabs

Electrochemical Immuno-Biosensors on Nanostructured Electrodes for Rapid Sensitive Detection of Disease Biomarkers

2021· article· en· W3184823922 sur OpenAlexaff
Sahar Sadat Mahshid

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensSunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosensorNanotechnologyAptamerAnalyteMaterials scienceNanomaterialsTransduction (biophysics)Computer scienceChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of rapid tests for quantitative detection of analytes in complex matrices, plays an important role in medical diagnostics, prognostics and therapeutics. Current methods for molecular diagnostics are time-consuming and multiple-step reliant on well-trained technicians and fully-equipped laboratories to provide quantitative detection of biomarkers. In this case, the challenges to overcome the sensitivity and selectivity of working directly in biological fluids in a timely manner have always been the main step for the development of such rapid tests. Electrochemical sensors, analogous to glucometer, are known to be rapid with the ability to provide direct electronic signal without any interference from the biological phenomena. When functionalized with specific biological substances, they intend to provide the required specificity in addition to signal selectivity in biological fluids. Inspired by nature, we design biorecognition probes that are combined with newest advancement in the engineering for the development of electrochemical immune-biosensors. These molecular recognition probes are designed using the ability of antibodies to bind antigens, and DNA construct to hybridize to the complementary construct, to create specificity for direct detection in complex media. On the other hand, we rely on the innovative approaches in nanomaterials, surface sciences, and self-assembly techniques to improve the conductivity and sensitivity of electrode surface. This includes the incorporation of high-curvature nanostructured microelectrodes that helps with the efficiency of molecular interactions at the surface and the transfer of electrons for the ease of signal transduction. In this regard, we fabricate small-scale nanostructured electrodes and engineer the surface for the immobilization of the biomolecular monolayer at the interface to provide the desired specificity for biomarkers in real biological samples, e.g. whole blood. We adapted our nano-bio-sensors for translational applications such as (1) at-line monitoring of signaling proteins in hematopoietic stem cell expansion, (2) rapid diagnosis of pathogenic infections through quantitative detection of antibodies directly in patient samples, and (3) rapid diagnosis of inner ear disorders based on the detection of blood biomarkers. We showed that our electrochemical immune-biosensors are capable of detecting at therapeutic concentrations with tunable ranges while performing in a 10 µL sample within less than 30 minutes.

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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