Can classical surface plasmon resonance advance via the coupling to other analytical approaches?
Notice bibliographique
Résumé
For nearly 40 years, surface plasmon resonance (SPR) analysis has been used to better understand the binding interaction strength between surface immobilized bioreceptors and the analytes of interest. The advantage of surface plasmon resonance, over other affinity sensing approaches such as Western blots and ELISAs approaches, resides in its possibility to reveal binding kinetics in a label-free manner. The concept of surface plasmon resonance has in addition been widely employed for the development of biosensors capitalizing on its direct assay format, short response times, simple sample treatments along with multiplexed sensing possibilities. To this must be added the possibility to reach high sensitivity due to the capability of surface plasmon resonance to detect very small changes in refractive index at the sensing interfaces in particular for analytes of larger size such as cells (e.g., bacteria), proteins, peptides and oligonucleotides. Challenges inherent to all affinity approaches call for further research and include non-specific surface binding events, mass transportation restrictions, steric hindrance, and the risk of data misinterpretation in case of lack of selective analyte binding. This opinion article is devoted to outlining the different approaches proposed to address these challenges by e.g., coupling with fluorescence read out, electrochemical sensing, mass spectroscopy analysis and more recently to integrate lateral flow concepts into surface plasmon resonance. Other plasmonic methods such as localized surface plasmon resonance (LSPR), surface enhanced Raman spectroscopy (SERS) will not be considered in detail, as such techniques have nowadays their own standing.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,012 |
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 ».