Rapid miRNA detection in skin interstitial fluid using a hydrogel microneedle patch integrated with DNA probes and graphene oxide
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNA (miRNA) is a type of short, non-coding nucleic acid molecule that plays essential roles in diagnosing and prognosing various types of cancer. MiRNA is abundantly present in skin interstitial fluid (ISF), providing real-time and localized physiological information. Hydrogel microneedle (HMN) patches enable miRNA collection in a fast, pain-free, minimally invasive, and user-friendly manner. In this study, we introduced a fluorescence-based HMN assay, namely the HMN-miR sensor, composed of methacrylated hyaluronic acid (MeHA) and a graphene oxide-probe DNA (GO.pDNA) conjugate for miR21 and miR210 detection. The HMN-miR sensor demonstrates excellent skin penetration efficiency, rapid ISF collection capability, and sufficient miRNA detection and sequence identification specificity. The HMN-miR sensor facilitates a new assay that, with further optimization, could be applied in future clinical settings. Its simple fabrication process and excellent biocompatibility give it significant potential for various clinical uses, such as personalized cancer treatment and monitoring the healing progress of burn wounds.
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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 | 0,000 | 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 ».