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Enregistrement W3196438430 · doi:10.1038/s41467-021-25566-8

Digital immunoassay for biomarker concentration quantification using solid-state nanopores

2021· article· en· W3196438430 sur OpenAlexafffund
Liqun He, Daniel Tessier, Kyle Briggs, Matthaios Tsangaris, Martin Charron, Erin M. McConnell, Dmytro Lomovtsev, Vincent Tabard‐Cossa

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institutes of HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésImmunoassayNanoporeNanotechnologySensitivity (control systems)BiosensorProtein detectionPoint of careBiomarkerComputer scienceMaterials scienceBiological systemChemistryElectronic engineeringMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-molecule counting is the most accurate and precise method for determining the concentration of a biomarker in solution and is leading to the emergence of digital diagnostic platforms enabling precision medicine. In principle, solid-state nanopores-fully electronic sensors with single-molecule sensitivity-are well suited to the task. Here we present a digital immunoassay scheme capable of reliably quantifying the concentration of a target protein in complex biofluids that overcomes specificity, sensitivity, and consistency challenges associated with the use of solid-state nanopores for protein sensing. This is achieved by employing easily-identifiable DNA nanostructures as proxies for the presence ("1") or absence ("0") of the target protein captured via a magnetic bead-based sandwich immunoassay. As a proof-of-concept, we demonstrate quantification of the concentration of thyroid-stimulating hormone from human serum samples down to the high femtomolar range. Further optimization to the method will push sensitivity and dynamic range, allowing for development of precision diagnostic tools compatible with point-of-care format.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations110
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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