New Insights into the Biosensing of Parkinson's Disease Biomarkers:A Concise Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) is a long-term, degenerative, and neurological disease in which a person loses control of certain body functions. The formulation of novel effective therapeutics for PD as a neurodegenerative disease requires accurate and efficient diagnosis at the early stages. OBJECTIVE: Analyzing data gathered by measurable signals converted from biological reactions allows for qualitative and quantitative evaluations. Among various approaches reported so far, biosensors are powerful analytical tools that have been used in detecting the biomarkers of PD. METHODS: Biosensor's biological recognition components include antibodies, receptors, microorganisms, nucleic acids, enzymes, cells and tissues, and biomimetic structures. This review introduces electrochemical, optical, and optochemical detection of PD biomarkers based on recent advances in nanotechnology and material science, which resulted in the development of high-performance biosensors in this field. RESULTS: PD biomarkers such as α-synuclein protein, dopamine (DA), urate, ascorbic acid, miRNAs, and their biological roles are summarized. Additionally, the advantages and disadvantages of the usual standard methods are reviewed. We compared electrochemical, optical, and optochemical biosensors' properties and novel strategies for higher sensitivity and selectivity. CONCLUSION: The development of novel biosensors is required for the early diagnosis of PD as sensitive, rapid, reliable, and cost-effective systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».