Rapid DNA Amplification: Recent Approaches to Accelerating Nucleic Acid Diagnostic Methods
Notice bibliographique
Résumé
The covid19 pandemic has made evident the essential role that diagnostic tests based on the polymerase chain reaction (PCR) can play in infection control. Based on the selective amplification of nucleic acids, PCR is able to detect the presence of a very low concentration of specific DNA or RNA molecules (down to single molecules in some cases). Since its invention 40 years ago, PCR has become the standard diagnostic procedure for a wide variety of infections, and also finds application in many other fields such as agriculture, forensic science, forestry and environmental health. The PCR amplification process requires that the sample under test be thermocycled between the DNA annealing temperature (around 55C) and melting temperature (around 95C) 30-40 times. Conventional PCR thermocyclers make use of thermoelectric heaters and coolers to accomplish this, and as a result are often bulky and have a high power consumption. Typically they require at least 30 minutes (and up to one hour) to deliver a result. Recently there have been a number of innovations in methods to reduce the time to result, and also to decrease the bulk, cost and power requirements of PCR thermocyclers. Often the objective of these innovations is to transform PCR into a point-of-care (POC) diagnostic tool. This talk will describe some of these approaches, with a particular focus on thermocycling using laser heating of plasmonic nanoparticles or films, but also considering other aspects including microfluidics and biological factors. It will also highlight some of the significant challenges that remain in translating PCR to the POC arena.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».