Non-invasive, non-enzymatic, non-serodiagnostic, and home-detecting paper-based “abnormal UA alarm” for early diagnosis of UA associated diseases
Notice bibliographique
Résumé
Uric acid (UA) level is a pivotal clinical human-health biomarker providing predictive feedback for multitudinous well-known kidney, cardiovascular and metabolic syndrome diseases. Off-the-shelf UA detection methods clinically rely on uricase suffer from limitations such as high costs, longstanding result acquisition, circumscribed testing locations, rigorous expertise requirements, and difficulty in home-detecting due to serum testing systems. Here, inspired by the pH-paper, a scaleable, rapid, non-invasive/-enzymatic/-serodiagnostic, and home-detecting “abnormal UA alarm” platform for UA detection in saliva was developed by strategically integrating the proposed paper-based fluorescent sensing-materials (NIFP-SM) with a user-orientated intelligent red-green-blue (RGB) analysis device. Therefore, NIFP-SM is nano-engineered through straightforward interfacial interactions of functional building blocks of on-demand naphthyl imide-derived fluorescent self-assembled micro-particles (NIFS) with lamellar structure and commercially-used filter paper. The NIFS possesses dominantly wide detection range (0–5 000 µmol/L) and high sensitivity (limit of detection = 0.91 µmol/L). Surprisingly, NIFS exhibited outstanding identifiability for uric acid even in the presence of 16 interferents, substantiating accurate detection-capability in intricate environments. Thus NIFP-SM equipped with NIFS resoundingly achieved efficient, rapid, and on-site visual detection of UA in saliva, urine-simulants, and foods. Further, the NIFP-SM-based automatic analysis platform integrated with an intelligent RGB analysis device was manufactured and enabled accurate quantitative, low-cost, non-invasive/-enzymatic/-serodiagnostic, rapid, home-detecting for UA, eliminating the need for costly equipment and specialized personnel and thereby facilitating early-warning detection of abnormal UA-levels associated diseases.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».