Highly Sensitive and Specific Detection of Myoglobin in the Urine Based on Enhanced Photothermal Effect
Notice bibliographique
Résumé
Acute myocardial infarction can be diagnosed by measurement of myoglobin concentration in urine. In this article, a label-free sensor is proposed based on the photothermal effect of biomolecules, which is used for the immediate detection of myoglobin concentration in urine. The sensor was fabricated by a tapered microfiber (TMF) coated with the ultraviolet-curable polymer (UVCP) that has a high thermo-optical coefficient. The photothermal signal of biomolecules is only related to their selective absorption, while the scattering and reflection losses do not generate the photothermal signal. Therefore, specific identification could be realized by detecting the photothermal signal of myoglobin biomolecules. The results showed that the UVCP could enhance the detection sensitivity of photothermal signal due to the high thermo-optic coefficient. The sensitivity of the device is −267.652 nm/(mg/mL) in the concentration range of 0.0001–0.10 mg/mL, the limit of detection (LOD) is 74.7 ng/mL, and the response time is only 30 s. It can meet the demand for detecting the myoglobin concentrations in the urine analysis of related diseases, which has potential applications in the early diagnosis and quantitative analysis of conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».