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Enregistrement W4225259139 · doi:10.3390/mi13050730

Microfluidic Platforms for the Isolation and Detection of Exosomes: A Brief Review

2022· review· en· W4225259139 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrovesiclesExtracellular vesiclesExosomeVesicleMicrofluidicsNanoparticle tracking analysisIsolation (microbiology)NanotechnologyCell biologyComputational biologyChemistryBiologymicroRNABioinformaticsMaterials scienceMembraneBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular vesicles (EVs) are a group of communication organelles enclosed by a phospholipid bilayer, secreted by all types of cells. The size of these vesicles ranges from 30 to 1000 nm, and they contain a myriad of compounds such as RNA, DNA, proteins, and lipids from their origin cells, offering a good source of biomarkers. Exosomes (30 to 100 nm) are a subset of EVs, and their importance in future medicine is beyond any doubt. However, the lack of efficient isolation and detection techniques hinders their practical applications as biomarkers. Versatile and cutting-edge platforms are required to detect and isolate exosomes selectively for further clinical analysis. This review paper focuses on lab-on-chip devices for capturing, detecting, and isolating extracellular vesicles. The first part of the paper discusses the main characteristics of different cell-derived vesicles, EV functions, and their clinical applications. In the second part, various microfluidic platforms suitable for the isolation and detection of exosomes are described, and their performance in terms of yield, sensitivity, and time of analysis is discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle