Rivalidade fraterna na perspectiva dos progenitores : da gestação ao segundo ano de vida do segundo filho
Notice bibliographique
Résumé
Portable sample-to-answer devices with applications in point-of-care settings have emerged to obviate the necessity of centralized laboratories for biomarker analysis. In this work, a smartphone-operated and additively manufactured multiplexed electrochemical device (AMMED) is presented for the portable detection of biomarkers in blood and saliva. AMMED is comprised of a customized portable potentiostat with a multiplexing feature, a 3D-printed sample collection cartridge to handle three samples of saliva and blood at the same time, a smartphone application to remotely control the potentiostat, and a 3D-printed-based multiplexed microfluidic electrochemical biosensor (test chip). Here, by employing additive manufacturing techniques, a simple, cleanroom-free, and scalable approach was proposed for the fabrication of the test chip. Moreover, these techniques can bring about easy integration of AMMED components. Additionally, the test chip can be compatible with different affinity-based bioassays which can be implemented in a multiplexed manner for detection. The AMMED components were successfully characterized in terms of electrochemical and fluidic performance. Particularly, to demonstrate the biosensing capabilities of the device, the spike protein of the SARS-CoV-2 omicron variant and a well-established aptameric assay were selected as the representative biomarker and the bioassay, respectively. The proposed device accurately and selectively detected the target of interest in a rapid (5 min) and multiplex manner with a dynamic detection range of 1-10 000 pg ml<sup>-1</sup> in different media, and the clinical feasibility was assessed by several saliva patient samples. AMMED offers a versatile sample-to-answer platform that can be used for the detection of various biomarkers present in biofluids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».