A high-performance electrochemical aptasensor based on graphene-decorated rhodium nanoparticles to detect HER2-ECD oncomarker in liquid biopsy
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of extracellular domain of human epidermal growth factor receptor-2 (HER2-ECD) oncomarker status is an impressive factor in screening, diagnosing and monitoring early-stage breast cancer (BC). Electrochemical aptamer-based nanobiosensor with high sensitivity and selectivity for quantitative and qualitative measurement of HER2-ECD oncomarker was developed. In this study, the nanocomposite made by distinct materials included reduced graphene oxide nano-sheets (rGONs) and rhodium nanoparticles (Rh-NPs) on the graphite electrode (GE) surface. This structure resulted in amplified electrochemical activity, high surface area, stability, and bio-compatibility. Each of the steps of preparing nanomaterials and setting up biosensor were carefully examined by analytical and electrochemical techniques. Various modified electrodes were constructed and analyzed in terms of electrochemical performance, morphology, size, and shape of nanomaterials. The GE-based aptasensor had a noteworthy and conducive results against HER2-ECD with a wide dynamic range of 10.0-500.0 ng/mL, a low limit of detection (LOD) of 0.667 ng/mL (significantly less than the clinical cut-off), and a low limit of quantification (LOQ) of 2.01 ng/mL. The benefits provided by this aptasensor such as broad dynamic range, high sensitivity, selectivity, stability, reproducibility, and low cost suggest tremendous potential for non-invasive detection and monitoring of the HER2-ECD levels of BC care and clinical diagnosis.
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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) | 0,000 | 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 ».