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Enregistrement W3210340428

Design of an adaptable sensing platform for metabolomic sensing

2021· article· en· W3210340428 sur OpenAlexaff
Songtian Bai, James Cook, Scott MacKay, Pablo Gonzalez-Vasquez, David S. Wishart, Jie Chen, Gareth Davies

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCartridgeMetaboliteChromatographyChemistryAbsorbanceComputer scienceAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer is among the top contributors to cancer death, but that is only due to the lack of efficient screening methods. Specific metabolites in urine have been identified as a factor in cancer detection, but a laboratory NMR device is required to identify these metabolites; however, the cost of these devices starts at 25 thousand dollars and requires trained professionals to operate. To increase the accessibility of colorectal cancer screening, a solution was proposed that the absorbance of metabolite-specific assays is to be measured using a portable and inexpensive metabolic biosensor. The first step was to create low-cost quantitative color-based metabolite assays that use redox-sensitive dye or colorimetric reactions that change color intensity when reacting with specific concentrations of these metabolites in urine. To complete the experiments, a device that utilizes the TCS34725 color sensor was created. The sensor is placed 1cm above a microfluidic cartridge with a channel that can hold 100microliter of liquid, and a diffused LED light source is placed 1cm under the cartridge to provide light to the sample liquid in the cartridge channel. All of this is then placed inside of a black box environment to complete the setup. A laboratory microplate reader is used for reference on the quantitative color-based Creatinine assay, and a linear trend was observed with an R2 of 0.999. The sensor device observed a polynomial curve due to light saturation at higher concentrations, but an R2 of 0.992 was obtained. In conclusion, the device can distinguish between the different concentrations of metabolites within samples, thus creating the possibility of an affordable and easy-to-use biosensor platform that can benefit the population within rural and inaccessible communities. In the Future, this portable metabolic biosensor system has the potential to be modified such that screening for other diseases can be done.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,457

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,205 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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