Impedimetric Detection of Cancer Markers Based on Nanofiber Copolymers
Notice bibliographique
Résumé
The sensitive determination of folate receptors (FRs) in the early stages of cancer is of great significance for controlling the progression of cancerous cells. Many folic acid (FA)-based electrochemical biosensors have been utilized to detect FRs with promising performances, but most were complicated, non-reproducible, non-biocompatible, and time and cost consuming. Here, we developed an environmentally friendly and sensitive biosensor for FR detection. We proposed an electrochemical impedimetric biosensor formed by nanofibers (NFs) of bio-copolymers prepared by electrospinning. The biosensor combines the advantages of bio-friendly polymers, such as sodium alginate (SA) and polyethylene oxide (PEO) as an antifouling polymer, with FA as a biorecognition element. The NF nanocomposites were characterized using various techniques, including SEM, FTIR, zeta potential (ZP), cyclic voltammetry (CV), and electrochemical impedance spectroscopy (EIS). We evaluated the performance of the NF biosensor using EIS and demonstrated FR detection in plasma with a limit of detection of 3 pM. Furthermore, the biosensor showed high selectivity, reliability, and good stability when stored for two months. This biosensor was constructed from 'green credentials' holding polymers that are highly needed in the new paradigm shift in the medical industry.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 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 ».