A Consumer Perspective of Service Quality in the Airline Industry
Notice bibliographique
Résumé
Heparin is a highly negatively charged sulfated linear polymer glycosaminoglycan that has been widely used as an anticoagulant in medicine. Protamine is a cationic protein rich in arginine that is used to treat the blood-brain barrier during excess heparin surgery. Trypsin is the most important digestive enzyme-encoding generated by the pancreas and can specifically cleave the carboxyl ends of arginine and lysine residues. Heparin, protamine, and trypsin interact and constrain each other, and their fluctuations reflect the body's dysfunction. Therefore, it is necessary to develop a fast, sensitive, and highly selective assay for regularly monitoring the levels of heparin, protamine, and trypsin in serum. Herein, a fluorescent and colorimetric dual-mode upconversion nanoparticle (UCNP) biosensor was used for the determination of heparin, protamine, and trypsin based on the oxidase-mimicking activity of Ce<sup>4+</sup> and electrostatic control. The biosensor exhibited sensitive detection of heparin, protamine, and trypsin with low limits of detection (LODs) of 16 ng/mL, 87 ng/mL and 31 ng/mL, respectively. Furthermore, the designed biosensor could eliminate autofluorescence, which not only effectively increased the accuracy of the sensor but also provided a new sensing pathway for the detection of differently charged biotargets.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».