Existing and Emerging Point-of-care Devices for Neurotransmitter Detection
Notice bibliographique
Résumé
Neurotransmitters are the vital endogenic biochemicals responsible for the human body's daily functions and these are achieved through communication between neurons throughout the human physiological system. Neurons enable the human brain to perform various functions via chemical synaptic transmission. Generally, the synaptic transmission between the presynaptic neural cell and the postsynaptic receptors is accomplished through the significant release of neurotransmitters into the medium. In addition, neurotransmitters are effectively engaged in the development process of humans, enabling the growth of neurons, differentiation, and the development of neural circuitry. Thereby, even a trivial change in levels of specific neurotransmitters in human biological fluids is recognized as an effective diagnostic signal for various neurological disorders and diseases, such as Parkinson's disease, schizophrenia, depression, and Alzheimer's disease. On the other hand, neurotransmitters are reported as biomarkers for different diseases and disorders as they are engaged in different stages of human development. Detecting neurotransmitters facilitates the early diagnosis of many neurological diseases or disorders. However, their trace level concentrations along with the existence of other minerals and biochemical molecules limits and complicates the detection mechanism and reduces the efficacy of point-of-care (POC) devices. In the past few decades, a substantial development in POC device technology has been reported, with good selectivity and sensitivity, for early diagnosis of several neurological diseases and disorders. This chapter will discuss neurotransmitter detection for existing and emerging point-of-care devices for effective diagnosis of neurological disorders involving different analytical techniques, such as electrochemical sensing, spectral-based analytical techniques (like surface-enhanced Raman scattering, SERS), and spectroscopy. This chapter aims to elucidate the pros and cons of different analytical techniques and provide clear insight into the scope for development of POC devices for diagnostic applications.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 ».