https://sifisheriessciences.com/index.php/journal/article/view/1280
Notice bibliographique
Résumé
Biosensors are powerful analytical devices that detect and quantify target analytes in a sample. Due to their high selectivity and sensitivity, enzymes, proteins, antibodies, peptides, and whole cells are commonly used as sensing elements in biosensors. However, the design and optimization of biosensors can be challenging due to the complexity of these biomolecules and their interactions with target analytes. In recent years, computational methods have emerged as powerful tools for designing and optimizing biosensors, enabling researchers to predict the behavior of biomolecules and their interactions with target analytes. Computational fluid mechanics can aid in the design of microfluidic systems for biosensing applications. In contrast, molecular dynamic simulation, molecular docking, quantum mechanics, and virtual screening methods can be used to predict the behavior of biomolecules at the atomic level and study the binding kinetics and thermodynamics of interactions. This paper critically discusses the use of computational methods in biosensors, focusing on enzyme-based, protein-based, antibody-based, peptide-based, and whole-cell-based biosensors. We also review using computational fluid mechanics, molecular dynamic simulation, molecular docking, quantum mechanics, and virtual screening methods in biosensor design and optimization. Additionally, we discuss the applications of these computational methods and biosensors in healthcare, environmental monitoring, food safety, biodefense, and security. Combining computational biosensors and computational methods offers tremendous potential for developing advanced biosensors with enhanced sensitivity, specificity, and accuracy. However, challenges remain, such as the need for more accurate models and the integration of experimental and computational approaches. We conclude by discussing the prospects and challenges of computational biosensors and methods, highlighting the need for further research to drive innovation and improve human health and well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».