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Enregistrement W4310567029 · doi:10.1021/acs.analchem.2c03315

Sequential Reagent Release from a Layered Tablet for Multistep Diagnostic Assays

2022· article· en· W4310567029 sur OpenAlexafffund
Vanessa Y. C. Li, Buddhisha Udugama, Pranav Kadhiresan, Warren C. W. Chan

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchTemerty Faculty of Medicine, University of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésReagentChemistryMicrocrystalline celluloseChromatographyCelluloseSample preparationHydroxypropyl celluloseCombinatorial chemistryPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diagnostic assays are commonly performed in multiple steps, where reagents are added at specific times and concentrations into a reaction chamber. The reagents require storage, preparation, and addition in the correct sequence and amount. These steps rely on trained technicians and instrumentation to perform each task. The reliance on such resources hinders the use of these diagnostic assays by lay users. We developed a tablet that can sequentially introduce prequantified lyophilized diagnostic reagents at specific time points for a multistep assay. We designed the tablet to have multiple layers using cellulose-grade polymers, such as microcrystalline cellulose and hydroxypropyl cellulose. Our formulation allows each layer to dissolve at a controlled rate to introduce reagents into the solution sequentially. The release rate is controlled by modulating the compression force or chemical formulation of the layer. Controlling the reagent release time is important because different assays have specific times when reagents need to be added. As proof of concept, we demonstrated two different assays with our tablet system. Our tablet detected nucleic acid target (tpp47 gene from Treponema pallidum) and nitrite ions in an aqueous sample without user intervention. Our multilayer tablets can simplify multistep assay processes.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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