Exploiting second-order advantage for simultaneous biosensing of romidepsin and vorinostat in the presence of belinostat as uncalibrated interference in human serum samples
Notice bibliographique
Résumé
In this work, a novel, ultra-sensitive, selective, and multi-electrochemical techniques biosensor was fabricated for simultaneous determination of romidepsin (RD) and vorinostat (VN) in the presence of belinostat (BS) as uncalibrated interference in human serum samples. A glassy carbon electrode (GCE) was modified with chitosan-ionic liquid (CS-IL) which was used as a platform to immobilize histone deacetylase (HDAC) by the use of glutaraldehyde. The RD and VN as inhibitors of the HDAC were trapped by the HDAC onto the biosensor surface which didn’t show any response at the surface of the CS-IL/GCE. In order to simultaneous biosensing of RD and VN, the biosensor was immersed into a probe solution to get a response from the biosensor. By individual immersion of the biosensor into RD and VN solutions different steric hindrances were occurred at the biosensor surface which caused generation of two different responses from the biosensor. The biosensor responses were individually calibrated and used to develop second-order calibration models to support the biosensor for simultaneous determination of RD and VN. Second-order hydrodynamic square wave voltammetric (HSWV) data were generated and modeled by PARAFAC2, MCR-ALS, PARASIAS, and U-PCA/RBL to find the best method to couple with outputs of the biosensor. The results confirmed the best performance for the biosensor- U-PCA/RBL for simultaneous determination of RD and VN in the presence of BS in artificial human serum samples. The biosensor-U-PCA/RBL combinatorial method was also successful in simultaneous determination of RD and VN in the presence of BS in real human serum samples with a comparable performance with HPLC as the reference method.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».