MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4313584746 · doi:10.3390/s23020562

Aptamer-Based Technologies for Parasite Detection

2023· review· en· W4313584746 sur OpenAlexaff
Noah Emerson Brosseau, Isabelle Vallée, Anne Mayer‐Scholl, Momar Ndao, Grégory Karadjian

Notice bibliographique

RevueSensors · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAptamerNanotechnologyOligonucleotideComputational biologyBiosensorBiologyComputer scienceDNAMaterials scienceMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Centuries of scientific breakthroughs have brought us closer to understanding and managing the spread of parasitic diseases. Despite ongoing technological advancements in the detection, treatment, and control of parasitic illnesses, their effects on animal and human health remain a major concern worldwide. Aptamers are single-stranded oligonucleotides whose unique three-dimensional structures enable them to interact with high specificity and affinity to a wide range of targets. In recent decades, aptamers have emerged as attractive alternatives to antibodies as therapeutic and diagnostic agents. Due to their superior stability, reusability, and modifiability, aptamers have proven to be effective bioreceptors for the detection of toxins, contaminants, biomarkers, whole cells, pathogens, and others. As such, they have been integrated into a variety of electrochemical, fluorescence, and optical biosensors to effectively detect whole parasites and their proteins. This review offers a summary of the various types of parasite-specific aptamer-based biosensors, their general mechanisms and their performance.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSensorsMême sujetAdvanced biosensing and bioanalysis techniquesTravaux en français237 207