Competitive enzyme linked aptamer based assay for salivary melatonin detection
Notice bibliographique
Résumé
Melatonin is a key hormone that regulates the sleep–wake cycle and plays an important role in maintaining circadian rhythm and sleep onset. The daily rise in melatonin secretion is associated with an increased tendency to sleep, occurring approximately 2 h before bedtime. This correlation between melatonin levels and sleep onset makes it a reliable biomarker for circadian rhythm sleep–wake disorders. An accurate assessment of dim light melatonin onset (DLMO) is vital for understanding circadian timing and diagnosing sleep–wake cycle disruptions. However, the traditional methods for detecting melatonin in saliva are either complex or lack the sensitivity required for the accurate assessment of DLMO, especially at low concentrations. Here, we present a novel competitive enzyme-linked aptamer-based assay developed to detect melatonin in saliva. Unlike conventional assays, this technique utilizes chemically synthesized single-stranded DNA or RNA aptamers, which bind to melatonin with high specificity and sensitivity. The assay measures melatonin, attaining a linear dynamic range from 8.62 × 10‒6 M to 3.9 × 10‒11 M, with a detection limit of 2.5 × 10‒12 M (~ 0.57 pg/mL). Additionally, the aptamer showed small binding to its counter targets and acceptable recovery of melatonin when spiked in four times diluted saliva in assay buffer. Overall, the assay portrayed the potential of aptamers to detect low melatonin levels in saliva that could be beneficial in accurately determining DLMO, particularly in individuals with very low melatonin levels, such as the elderly or those with neurodegenerative conditions. Determining precise measurement of DLMO will facilitate the accurate diagnosis of circadian rhythm disruption, enabling healthcare providers to optimize the timing and selection of therapeutic and behavioural interventions tailored to an individual’s unique circadian rhythm.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».