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Enregistrement W4297965033 · doi:10.1021/jacs.2c06192

Capillary-Assisted Molecular Pendulum Bioanalysis

2022· article· en· W4297965033 sur OpenAlexaff
Hossein Zargartalebi, Hanie Yousefi, Connor D. Flynn, Surath Gomis, Jagotamoy Das, Tiana L. Young, Emily Chien, Samira Mubareka, Allison McGeer, Hansen Wang, Edward H. Sargent, Amir Sanati‐Nezhad, Shana O. Kelley

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensSinai Health SystemSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosensorBioanalysisChemistryNanotechnologyUniversality (dynamical systems)Detection limitBiochemical engineeringChromatographyMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of robust biosensing strategies that can be easily implemented in everyday life remains a challenge for the future of modern biosensor research. While several reagentless approaches have attempted to address this challenge, they often achieve user-friendliness through sacrificing sensitivity or universality. While acceptable for certain applications, these trade-offs hinder the widespread adoption of reagentless biosensing technologies. Here, we report a novel approach to reagentless biosensing that achieves high sensitivity, rapid detection, and universality using the SARS-CoV-2 virus as a model target. Universality is achieved by using nanoscale molecular pendulums, which enables reagentless electrochemical biosensing through a variable antibody recognition element. Enhanced sensitivity and rapid detection are accomplished by incorporating the coffee-ring phenomenon into the sensing scheme, allowing for target preconcentration on a ring-shaped electrode. Using this approach, we obtained limits of detection of 1 fg/mL and 20 copies/mL for the SARS-CoV-2 nucleoproteins and viral particles, respectively. In addition, clinical sample analysis showed excellent agreement with Ct values from PCR-positive SARS-CoV-2 patients.

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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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