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Enregistrement W4281832674 · doi:10.1109/fleps53764.2022.9781588

System-on-Board Integrated Flexible OEGFET Aptasensor for Saliva Testing of Cortisol

2022· article· en· W4281832674 sur OpenAlexaff
Roslyn S. Massey, Bruno Gamero, Ravi Prakash

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE International Conference on Flexible and Printable Sensors and Systems (FLEPS) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAptamerBiosensorSalivaComputer sciencePoint of careMicrofluidicsPrinted circuit boardFootprintNanotechnologyChemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for oral health monitoring Point of Care (PoC) systems is ever growing. We have recently reported a novel aptamer-based flexible biosensor for detection of a high impact hormone, cortisol, in saliva samples using organic electrolyte gated FET (OEGFET) technology. In this work, we are reporting a first stage system-level integration of this aptasensor which was previously reliant on a bench-top measurement set-up. The reported flexible OEGFET aptasensor has integrated soft microfluidics and a customized, low power (<300mW) printed circuit board. The integrated aptasensor was assessed using spiked saliva supernatant samples which established comparable detection threshold for the miniaturized board-based configuration. The system-on-board integration effort confirms the ability to characterize, calibrate and operate our small footprint biosensor without the need for a lab-based test setup. The portable oral biosensor has potential to be transformed into a multianalyte sensing platform, and it is therefore presented as promising prototype for future clinical validation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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