Multi-labeling strategy to enhance direct aptamer sensor sensitivity for detecting MUC1 tumor marker
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aptamers hold great potential for point-of-care diagnostics (POC), but the complexity of sensor architectures and poor sensitivities in detecting small molecules remain challenging. In this study, we present a simple but effective approach to enhance the sensitivity of the electrochemical ap-tamer-based ( E -AB) sensors. The proposed aptamer was labeled by double redox tags through a lysine linker and incorporated with an optimized length of passivation layer, which cooperatively led to gain enhancement and thus higher sensitivity. The analytical performance of this E -AB sen-sor was measured and compared with a conventional E-AB sensor towards the detection of MUC1 in buffer and serum. Our study revealed the double-tagged aptamer with a lysine linker's superior performance, yielding a low 2.4 nM limit of detection (LOD) for MUC1 in buffer, with a wide lin-ear dynamic range (LDR) from 5.0 × 101 to 4.0 × 102 nM. In contrast, the conventional counterpart exhibited a tenfold higher LOD (25.7 nM). This innovative synthetic strategy addresses the limita-tions of the signal-to-noise ratio (S/N) and the need for higher sensitivity towards the detection of the tumor markers, which may hold promise for rapid simple-to-answer technology for P.O·C testing.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle