Abstract 2507 Finding an RNA Aptamer Against SOD-1 to be Used as a Therapeutic for ALS Patients
Notice bibliographique
Résumé
The potential impact of early and efficient detection of biological threats in safeguarding public health and national security highlights the importance of reliable bio-threat detectors.Such detectors could provide a critical line of defence against potential bioterrorism, emerging infectious diseases, and environmental hazards.Performing the initial stages of developing sensors to recognize infectious viruses is challenging when high-safety level environments are required due to the toxicity of the viral targets.Although virus-like particles can be used safely, they are not available for all viral biothreats and can be difficult to produce.Therefore, we are developing a structural imitation of a virus that can be readily produced in any chemistry or molecular biology laboratory and be used to test the efficiency of biosensors during the early assembly and testing stages with no associated health hazards.The design involves attaching a target protein to magnetic or other beads of dimensions similar to the target viruses.The average amount of protein per bead can be quantified using the same detection molecule (e.g.antibodies, aptamers) to be integrated in the sensor.For our development of aptasensors, we are quantifying with a 32P-labeled aptamer using a filter capture assay.Validation of the "proxy" viruses also involves testing them in the aptasensor, which is performed under BSL1 conditions and maintains personnel safety.Financial support was provided by the Department of Homeland Security (DHS) (Cooperative Agreement: 20CWDARI00033).
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».