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Enregistrement W4225726850 · doi:10.22215/etd/2021-14687

Molecularly Imprinted Electroimpedance Sensor for Detection of 8-isoprostane in Exhaled Breath Condensate

2021· dissertation· en· W4225726850 sur OpenAlexaff
Bruno Gamero

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolecularly imprinted polymerMaterials scienceNanotechnologyPolymerExhaled breath condensatePoint of careDielectric spectroscopyCapacitive sensingElectrodeChemistryElectrochemistryComputer scienceSelectivityMedicineComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of low-cost, rapid response time capacitive sensors have a valuable role in the creation of point-of-care systems. A novel approach in the materials and application of Molecularly Imprinted Polymers was investigated for the detection of 8isoprostane in exhaled breath condensate. The detection method is based on the quantifiable capacitance change that occurs between two electrodes as the target molecule binds on the MIPs surface, which is detected through electrochemical impedance spectroscopy. This work focuses on the use of a generic polymer material for the sensing layer, as opposed to a traditional synthesized polymer material. PVA-SbQ was spun onto a custom IDE and then imprinted to detect 8-isoprostance. With aerosolized samples, the sensor was proven to detect a physiologically relevant concentration of 1 to 100 pg/mL. A fully integrated multiplexed system was then developed for point-of-care health monitoring.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,224 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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