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Enregistrement W4403411469 · doi:10.1016/j.sintl.2024.100304

Molecular engineering of a fluorescent probe for highly efficient detection of human serum albumin in biological fluid

2024· article· en· W4403411469 sur OpenAlexaff
Raja Chinnappan, Tanveer Ahmad Mir, Shanmugam Easwaramoorthi, Gopika Sunil, Ancy Feba, Kanagasabai Balamurugan, Shadil Ibrahim Wani, Maram N. Sandouka, Alaa Alzhrani, Sandhanasamy Devanesan, Mohamad S. AlSalhi, Naresh Kumar Mani, Wael Al-Kattan, Ahmed Yaqinuddin, Abdullah M. Assiri, Dieter C. Bröering

Notice bibliographique

RevueSensors International · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Interaction Studies and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesKing Faisal Specialist Hospital and Research Centre
Mots-clésBiological fluidsFluorescenceSerum albuminAlbuminHuman serum albuminChemistryChromatographyBiochemistryOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human serum albumin (HSA) is synthesized by the liver, accounting for 60 % of total plasma protein in vertebrates' blood. It is the most predominant extracellular plasma protein that acts as a repository and transporter of exogenous and endogenous substances in the blood of healthy humans. Decreased albumin concentration in the human body or its abnormal levels indicate the occurrence of hepatic, renal, and digestive-related diseases. Therefore, accurate quantification of HSA is of great significance in diagnostic testing and routine clinical analysis of albumin-linked diseases. Herein, a class of triphenylamine rhodanine-3-acetic acid (mRA)-a bifunctional fluorescent molecule with twisted intramolecular charge transfer (TICT)-induced emission characteristics is synthesized and employed as a novel sensing probe for the fluorescent detection of human albumin. mRA can be selectively lighted up through site-specific interactions with serum albumin-binding moieties and show enhanced photophysical or biological response efficacy. Understanding the interaction of mRA with HSA at the molecular level was carried out using docking methodology to explore the site-specific interaction phenomenon. The resulting fluorescence strategy produced a dose-dependent signal response enhancement upon interaction with HSA in the concentration range of 0.01–400 μg/ml. The sensor probe exhibits a low detection limit of 10 ng/mL and is found to be a feasible, low-cost, and effective approach for HSA analysis in complex biological fluids for early detection and diagnosis of albumin-related diseases. Human serum albumin (HSA) levels in plasma are one of the important indicators of liver function. HSA-induced Turn-on fluorescence emission of Triphenylamine rhodanine-3-acetic acid (mRA) exploited for the quantitative detection of HSA. The affinity and selective binding of mRA with HSA have been demonstrated. • A simple fluorescence-based quantitative detection of Human serum albumin has been demonstrated •Triphenylamine rhodanine-3-acetic acid (mRA)- with twisted intramolecular charge transfer (TICT)- employed as a novel sensing probe • A fifty-fold enhancement in the fluorescence of the probe dye by HSA facilitates the low limit of detection •The probe dye has high affinity and specificity for HSA without any cross-reactivity of other closely associated biomolecules. •This method has been used for the analysis of the biological fluid derived from liver cancer cell supernatants

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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