CRISPR-Driven Biosensors: A New Frontier in Rapid and Accurate Disease Detection
Notice bibliographique
Résumé
This comprehensive review delves into the advancements and challenges in biosensing, with a strong emphasis on the transformative potential of CRISPR technology for early and rapid detection of infectious diseases. It underscores the versatility of CRISPR/Cas systems, highlighting their ability to detect both nucleic acids and non-nucleic acid targets, and their seamless integration with isothermal amplification techniques. The review provides a thorough examination of the latest developments in CRISPR-based biosensors, detailing the unique properties of CRISPR systems, such as their high specificity and programmability, which make them particularly effective for detecting disease-associated nucleic acids. While the review focuses on nucleic acid detection due to its critical role in diagnosing infectious diseases, it also explores the broader applications of CRISPR technology in detecting non-nucleic acid targets, thereby acknowledging the technology's broader potential. Additionally, the review identifies existing challenges, such as the need for improved signal amplification and real-world applicability, and offers future perspectives aimed at overcoming these hurdles. The ultimate goal is to advance the development of highly sensitive and specific CRISPR-based biosensors that can be used widely for improving human health, particularly in point-of-care settings and resource-limited environments.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».