Advancements in Nanotags for Enhanced Mass Spectrometric Biosensors: Toward Next Generation Bioassay and Cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Molecular spectroscopic bioassay and flow cytometry are mainstream methods for disease biomarker analysis, which gained great successes in the past. However, as rapid progresses of omics research, conventional spectroscopic methods often confront two thorny challenges. First, the molecular spectroscopic tags are often subject to spectral overlapping interference for complex multitarget analysis. Second, current bioanalytical strategies are constantly challenged by inadequate analytical sensitivity. Mass spectrometry, characterized by its high-throughput sampling method, inherent abundance of detection channels, diverse detection strategies, and high-resolution linear spectra, has been extensively utilized in biosensing and emerged as a potent tool for omics analysis. In this context, mass nanotags are considered beneficial tags to realize multiplex and sensitive analysis by mass spectrometric bioassay and mass cytometry. Nanoparticles are capable of integrating multiple mass labels in a single tag, which in turn results in high signal intensities in mass spectrometric analysis. Herein, this review summarizes strategies for the synthesis, design, and application of mass nanotags, providing a comprehensive overview of research on such mass spectrometric tags. In addition, this review describes the challenges and cutting-edge research results on the use of nanotags for mass spectrometry biosensing, providing insights into how mass nanotags could be more broadly applied to complex and challenging analytical tasks.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».