Recent Progress in Biosensors for Diagnosis of Cancer Cells, Tissues and Tumors Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Raman spectroscopy is an important method for identifying molecules, which is widely used in determining the chemical and structural characteristics of various substances. Many materials have a special Raman spectrum, so that this phenomenon has turned the Raman device into an efficient tool for studying the structural and chemical properties of molecules. Since it is possible to obtain detailed information about the chemical and structural characteristics of biological compounds from Raman spectroscopy, the use of this method is rapidly expanding in the field of life sciences, especially in biological and medical studies. There is no need for special, time-consuming and expensive preparations in the study of materials with the help of a Raman device. In the protein Raman spectrum, distinct bands arise from the vibrational states of the peptide backbone and amino acid side chains. Therefore, based on the position and intensity of the protein’s Raman spectrum, it is possible to obtain valuable information about its second, third, and fourth structures. Also, the Raman spectrum of the protein contains information about the orientation and surrounding environment of the amino acid side chains. The correct formation of the disulfide bond in the protein structure can also be studied with the help of the Raman device. In general, the Raman spectrum of proteins contains multiple discrete bands that represent the vibrational states of the molecule and is used as a selective fingerprint to accurately determine the three–dimensional structure of proteins, intramolecular dynamics, and intermolecular interactions (Graphical Abstract).
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».