A highly sensitive nanobiosensor based on aptamer-conjugated graphene-decorated rhodium nanoparticles for detection of HER2-positive circulating tumor cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessment of human epidermal growth factor receptor-2 (HER2) tumor marker status is an impressive factor in screening, diagnosing and monitoring breast cancer (BC). The electrochemical biosensor is a revolutionary method in cancer diagnosis, which is used in this research to detect HER2 + circulating tumor cells. The electrochemical activity, size, shape, and morphology of the synthesized nanomaterials were analyzed. The hybrid nanocomposite established by the coupling of reduced graphene oxide nanosheets (rGONs) and rhodium nanoparticles (Rh-NPs) on the surface of graphite electrode resulted in improved surface area, electrochemical activity, and biocompatibility. The graphite electrode-based aptasensor (g-aptasensor) demonstrated exceptional performance against HER2-overexpressed SKBR3 cancer cells, with a linear dynamic range of 5.0 to 10.0 × 10 4 cells/mL, an analytical limit of detection (LOD) as low as 1.0 cell/mL, and a limit of quantification (LOQ) of 3.0 cells/mL. The G-rich DNA aptamers can fold into an intermolecular G-quadruplex, which specifically bind to the target molecule. Consequently, the advantages of this highly efficient nanocomposite platform include broad dynamic range, high specificity, selectivity, stability, reproducibility, and low cost. These characteristics indicate that the fabricated nanobiosensor has a high potential for use in detecting and monitoring HER2 level for the care of BC patients and clinical diagnosis.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».