Acoustic Wave Sensor Detection of an Ovarian Cancer Biomarker with Antifouling Surface Chemistry
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer (OC) must be detected in its early stages when the mortality rate is the lowest to provide patients with the best chance of survival. Lysophosphatidic acid (LPA) is a critical OC biomarker since its levels are elevated across all stages and increase with disease progression. This paper presents an LPA assay based on a thickness shear mode acoustic sensor with dissipation monitoring that involves a new thiol molecule 3-(2-mercaptoethanoxy)propanoic acid (HS-MEG-COOH). HS-MEG-COOH is an antifouling linker that provides (a) antifouling properties for gold substrates and (b) linking ability via its terminal carboxylic acid functional group. The antifouling ability of HS-MEG-COOH was tested in whole human serum. The new molecule was applied to the LPA assay in conjunction with a spacer molecule, 2-(2-mercaptoethoxy)ethan-1-ol (HS-MEG-OH), in a 1:1 v/v ratio. HS-MEG-COOH was covalently linked to gelsolin–actin, a protein complex probe that dissociates due to LPA-binding. LPA was detected in phosphate-buffered saline and undiluted human serum and achieved a low limit of detection (1.0 and 0.7 μM, respectively) which was below the concentration of LPA in healthy individuals. The antifouling properties of HS-MEG-COOH and the detection of LPA demonstrate the ability of the sensor to successfully identify the early-stage OC biomarker in undiluted human serum.
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 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 ».