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Enregistrement W4389117824 · doi:10.1016/j.sbsr.2023.100613

A novel and intelligent chemometric-electrochemical-enzymatic biosensing procedure and mimicking a clinical condition environment to trick the red blood cells for counting them under physiological conditions: A new connection among chemometry, electrochemistry and hematology

2023· article· en· W4389117824 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSensing and Bio-Sensing Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesKermanshah University of Medical Sciences
Mots-clésBiosensorPartial least squares regressionAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceNafionChemistryPyrolytic carbonBiological systemElectrodeElectrochemistryChromatographyNanotechnologyComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here, a novel electrochemical biosensing procedure has been developed for determination of the number of red blood cells (RBCs) under physiochemical conditions based on chemometric modeling of hydrodynamic differential pulse voltammetric (HDPV), and amperometric data as responses of a modified edge plane pyrolytic graphite electrode (EPPGE). In order to obtain a good sensitivity from the EPPGE, its surface was modified with a thin layer of multiwalled carbon nanotubes-ionic liquid (MWCNTs-IL). Catalase (CAT) was immobilized onto the surface of MWCNTs-IL/EPPGE with help of nafion. The response of the biosensor was based on electrochemical reduction of oxygen of the blood samples which was enhanced by a trick based on addition of hydrogen peroxide (H2O2) to blood samples which can be reduced by the CAT to produce extra oxygen. Prior to experiments, the solution in electrochemical cell was bubbled with pure N2 to purge the oxygen in the solution, but in order to increase the selectivity of the biosensor towards detection of the oxygen obtained from the red blood cells, voltammetric responses of the biosensor were modeled by multivariate chemometric calibration methods with the help of radial basis function-partial least squares (RBF-PLS), least squares-support vector machines (LS-SVM), recursive weighted partial least squares (rPLS), ant colony optimization-mathematical pre-processing selection by genetic algorithm-sample selection through a distance-based procedure-partial least squares-1 (ACO-GA-SS-PLS1), and radial basis function-artificial neural networks (RBF-ANN) to select the best method for determination of the number of the RBCs. The results confirmed the amperometric methods modeled by RBF-ANN showed the best performance for supporting the biosensor in determination of the number of the RBCs with a performance which had an excellent compatibility with the results of a hemocytometer. The results of this study as the newest application of chemometric-electrochemical methods can make a strong connection among electrochemists, chemometricians and hematologists to expand their collaborations on determination of blood factors.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,268 · 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