A Surface Plasmon Resonance Based Inhibition Immunoassay for Sensitive and Selective Detection of 17β-Estradiol
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative measurement of small-molecule metabolites is now emerging as an effective way to link the metabolite profile to disease state. Surface plasmon resonance (SPR) is a sensing platform that has demonstrated applicability for a large range of biomolecules. However, direct detection of small molecules with SPR challenges the refractive index based detection mechanism. Herein, we utilized an indirect detection format and developed an inhibition immunoassay for the quantitative measurement of 17β-estradiol (E2) using SPR. One competitor, BSA-E2 conjugate, was immobilized to the SPR chip via the reaction between the primary amino group of the conjugate and the succinimide group (NHS) introduced by the formation of a thiol-NHS monolayer on gold surface. Free E2 molecules compete with BSA-E2 on chip surface for binding sites provided by a monoclonal anti-E2 antibody. It was found the binding affinity of the antibody to BSA-E2 conjugate increases with decreasing surface coverage of BSA-E2 conjugate. Under optimal conditions, a sigmoidal calibration curve with a negative slope and a dynamic range from 10 pM to 2 nM was generated. The detection limit of the immunoassay is estimated to be 0.3 pM. Moreover, the immunoassay exhibits high specificity for E2 detection using estrone (E1) as a potential interference.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».