<i>In‐vitro</i> Clinical Diagnostics using RNA‐Cleaving DNAzymes
Notice bibliographique
Résumé
Over the last three decades, significant advancements have been made in the development of biosensors and bioassays that use RNA-cleaving DNAzymes (RCDs) as molecular recognition elements. While early examples of RCDs were primarily responsive to metal ions, the past decade has seen numerous RCDs reported for more clinically relevant targets such as bacteria, cancer cells, small metabolites, and protein biomarkers. Over the past 5 years several RCD-based biosensors have also been evaluated using either spiked biological matrixes or patient samples, including blood, serum, saliva, nasal mucus, sputum, urine, and faeces, which is a critical step toward regulatory approval and commercialization of such sensors. In this review, an overview of the methods used to generate RCDs and the properties of key RCDs that have been utilized for in vitro testing is first provided. Examples of RCD-based assays and sensors that have been used to test either spiked biological samples or patient samples are then presented, highlighting assay performance in different biological matrixes. A summary of current prospects and challenges for development of in vitro diagnostic tests incorporating RCDs and an overview of future directions of the field is also provided.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».