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Enregistrement W4407405599 · doi:10.1021/acs.analchem.4c05082

Single-Reservoir Electrophoresis to Facilitate Layer-by-Layer Assembly of Gold Nanoparticles in Lateral Flow Immunoassay

2025· article· en· W4407405599 sur OpenAlexafffund
Nikita A. Ivanov, Svetlana M. Krylova, Sergey N. Krylov

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYork University
Mots-clésChemistryColloidal goldImmunoassayLayer (electronics)NanoparticleNanotechnologyElectrophoresisLayer by layerFlow (mathematics)ChromatographyMechanicsAntibodyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrophoretically facilitated layer-by-layer assembly of gold nanoparticles (GNPs) in lateral flow immunoassays (LFIAs) significantly enhances the signal-to-background ratio and, consequently, the diagnostic sensitivity of these tests. However, conventional two-reservoir electrophoresis on paper is limited by counterflow induced by capillary action, which disrupts the electrophoretic migration of GNPs toward the anode. This counterflow necessitates manual intervention to facilitate the movement of GNP-labeled immunocomplexes from the membrane to the absorption pad, complicating the assay workflow. To address this challenge, we propose a nonconventional single-reservoir electrophoresis system on paper, which inherently eliminates counterflow. In this configuration, the loading side of the paper strip and the cathode reside within the buffer reservoir, while the anode is directly affixed to the opposite end of the paper strip. We demonstrate the efficacy of this single-reservoir system in driving layer-by-layer assembly, while presenting favorable spatial temperature profiles as a side benefit. By eliminating the need for manual steps, this design streamlines the electrophoresis process and enhances the usability of electrophoretically facilitated LFIA assays.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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