An Optofluidic System for Monitoring Fluorescently Activated Protein Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability to monitor protein biomarkers at clinically relevant concentrations is a powerful approach that provides insights into health status. The synergistic combination of microfluidics and photonics (optofluidic) has emerged as a new means to achieve this capability for detection and manipulation of biological samples. Here in this work, we demonstrate an optofluidic device which integrates the detection and the particle‐focusing components to facilitate on‐chip measurement of protein levels. With this design, we use a laser‐induced fluorescence technique for the direct measurement of protein levels on magnetic bead complexes tagged with fluorescein isothiocyanate (FITC) fluorophore. The developed system was employed for the detection of human immunoglobulin G (IgG) as a model protein within a range of 0–20 μg/mL, showing an ability to resolve the fluorescence signal from different IgG concentrations down to 5.4 nM (0.81 μg/mL). The selectivity in detecting specific IgG target was tested by comparing the fluorescence signal levels from other interfering proteins such as bovine serum albumin (BSA) and human IgM. Although our system was designed for detecting IgG protein, this optofluidic device can be a powerful platform for the rapid detection of a diverse range of biomarkers, including viral pathogens retaining adequate signal sensitivity and selectivity.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».