(Digital Presentation) Design and Development of Electrochemical Immunosensor for Brain-Related Protein
Notice bibliographique
Résumé
The process of diagnosis for neurodegenerative diseases relies on the onset of symptoms. However, there is the possibility of detecting these diseases, such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS), before progression, which would allow for more treatment. ALS is a neurodegenerative disease that targets the motor system. As the disease progresses, individuals experience a loss in mobility in their appendages and limbs and eventually total muscle paralysis. The development of new diagnostic tools will allow for earlier treatment and provide a greater time frame between diagnosis and disease onset. Early detection of ALS can be achieved by detecting biomarkers associated with the disease, one of which is the TDP-43 protein. Using electrochemistry, miniaturized and portable biosensors which provide rapid response are ideally suited for the point of care applications. Towards this goal, we developed a label-free biosensor based on the electrochemical impedance spectroscopy (EIS). The signal output was the charge transfer resistance (Rct) of the antibody-surface before and after protein exposure. The changes in the Rct values were directly related to the amount of analyte. The sensor used in these experiments was synthesized using a gold disk working electrode, which underwent surface modification, to add TDP-43 antibodies to the surface. After surface modification, the immunosensor optimization was carried out by using several commercial TDP-43 antibodies at various concentrations. The significant changes in Rct values were observed above 100 nM concentration of the protein. This study provides the methodology for fabricating a sensor recognition layer for TDP-43 specifically, but can be easily extended for detection of other disease-related biomarkers.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».