Defect Induced Semiconductor Probes for Ultrasensitive Detection of Metastatic Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Metastasis, a secondary tumor, behaves distinctly different from its state-of-origin. Aggressive metastasis comprises a diverse heterogeneous population; demonstrates varying molecular mechanisms. Hence, critical to investigate the heterogeneity of a metastatic cancer cell at a single-cell level. So far, available detection methods depend on bulk tumor samples lose the heterogeneity inherited in metastatic cancers, making them incapable of detection. Consequently, there exists no technique to detect metastatic cancers. Surface-enhanced Raman scattering (SERS), a label-free bioanalytical technique, can obtain the spectral fingerprints of biomolecules from cells. However, conventional SERS focuses on plasmonic metal structures depending on hot spots requires an expensive methodology and difficult procedures that result in low reproducibility and stability. As a new alternative, semiconductors recently evolved with good stability, reproducibility, and biocompatibility for SERS applications. However, limited due to low detection and enhancement efficiency. This thesis introduced a new phenomenon of defect-induced functionalization in semiconductor materials to transform non-SERS materials to SERS active quantum/nano-sized probes. The unique functionalization activates the probes by tuning the concentration of surface and subsurface defects for ultrasensitive molecule detection. Different types of defects such as oxygen vacancy, interstitial defects, and dopants impart plasmonic resonance in semiconductor probes in addition to the charge-transfer mechanism. Thus, we first explored a collective behavior of intrinsic defects in probes as a sensing platform for molecular-level detection. Incorporating defects gives semiconductors other distinct properties such as multiple wavelength activity, non-degradable SERS activity, and detection of low-cross section cancer biomolecules. In addition, surface defects impart anionic property, increase biocompatible nature for safe adherence and penetration, permitting intracellular readout of biomarker signals. The diagnostic transformation signals accurately pointed to metastatic cancer and differentiated them from other cancer and normal cells. This study then focused on the primary cause of the development of metastatic cancer called cancer stem cells. Very scarce in number, we then focused on developing the sensing platform to capture these populations and magnify the trace cues present. This study presents underlying key targets that lead to the development of most cancer-related deaths and enhances the chance to increase the cancer prognosis improving clinical outcomes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».