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Enregistrement W4250999655 · doi:10.1002/ange.201905005

High‐Performance Nucleic Acid Sensors for Liquid Biopsy Applications

2019· article· en· W4250999655 sur OpenAlexaff
Jagotamoy Das, Shana O. Kelley

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleic acidLiquid biopsyMicrofluidicsTissue sampleNucleic acid quantitationNanotechnologyBiosensorRaman spectroscopySurface plasmon resonanceComputational biologySample preparationCancer biomarkersChemistryMaterials scienceBiomedical engineeringBiologyCancerChromatographyBiochemistryMedicineGeneticsNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Circulating tumour nucleic acids (ctNAs) are released from tumours cells and can be detected in blood samples, providing a way to track tumors without requiring a tissue sample. This “liquid biopsy” approach has the potential to replace invasive, painful, and costly tissue biopsies in cancer diagnosis and management. However, a very sensitive and specific approach is required to detect relatively low amounts of mutant sequences linked to cancer because they are masked by the high levels of wild‐type sequences. This review discusses high‐performance nucleic acid biosensors for ctNA analysis in patient samples. We compare sequencing‐ and amplification‐based methods to next‐generation sensors for ctDNA and ctRNA (including microRNA) profiling, such as electrochemical methods, surface plasmon resonance, Raman spectroscopy, and microfluidics and dielectrophoresis‐based assays. We present an overview of the analytical sensitivity and accuracy of these methods as well as the biological and technical challenges they present.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,544

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations60
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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