MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3203437992 · doi:10.1039/d1an00789k

A glycan-based plasmonic sensor for prostate cancer diagnosis

2021· article· en· W3203437992 sur OpenAlexafffund
Mathieu Lamarre, Thomas Tremblay, Marc-Antoine Bansept, Karine Robitaille, Vincent Fradet, Denis Giguère, Denis Boudreau

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université LavalUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Glycomics NetworkFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProstate cancerSurface plasmon resonanceCancerProstate-specific antigenBiomarkerProstateAntigenGlycanAntibodyChemistryInternal medicineMedicineMaterials scienceImmunologyNanotechnologyBiochemistryNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer affects thousands of men who undergo clinical screening tests every year. The main biomarker used for the diagnosis of prostate cancer, prostate specific antigen (PSA), presents limitations that justify investigating new biomarkers to improve reliability. Antibodies against the tumor-associated carbohydrate antigen (Tn), or TACA, develop early in carcinogenesis, making them an interesting alternative as a target for prostate cancer diagnostics. In this work, the Tn antigen was synthesized and immobilized on a surface plasmon resonance sensor coated with a polydopamine/polyethylene oxide mixed layer used both as an anchoring surface for Tn capture moieties and to minimize surface fouling. The sensor could be regenerated and reused at least 60 times without any significant loss in sensitivity. Anti-Tn antibodies were detected in the 0-10 nM concentration range with detection limits of 0.1 and 0.3 nM in spiked buffer solutions and diluted human blood serum samples, respectively. Finally, as a proof-of-concept, this carbohydrate-based sensor was used to successfully discriminate blood serum samples from prostate cancer-free and prostate cancer patients.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,246

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe AnalystMême sujetGlycosylation and Glycoproteins ResearchTravaux en français237 207