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Enregistrement W4416779641 · doi:10.1002/smll.202506622

Magnetically Retrievable Platinum Nanoreporters for Efficient Lateral Flow Immunoassay in Complex Bio‐Samples

2025· article· en· W4416779641 sur OpenAlexafffund
Yuxi Cheng, Luca Panariello, Adam Creamer, Chris Sadler, André Shamsabadi, Kathleen Lupien, Ali Vaughan, Thomas Gervais

Notice bibliographique

RevueSmall · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNIHR Oxford Biomedical Research CentreNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEngineering and Physical Sciences Research CouncilMitacsImperial College LondonHORIZON EUROPE Marie Sklodowska-Curie ActionsRosetrees TrustWellcome TrustRoyal Academy of EngineeringCancer Research UK
Mots-clésNitrocellulosePlatinumDetection limitImmunoassayMagnetic separationSIGNAL (programming language)Flow (mathematics)Magnetic nanoparticles

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lateral flow immunoassays (LFIAs) are widely used for point‐of‐care diagnostics, but their development is challenged by the complexity and variability of patient samples. In particular, LFIAs often exhibit reduced sensitivity and specificity when used with patient samples, compared to their performance with analyte‐spiked idealized matrices. Patient samples are inherently complex, with variations in physical and biochemical properties between patients. This complexity has consequences for the performance of LFIAs, and can result in non‐specific binding on the test line, discoloration of the nitrocellulose membrane, and incomplete sample flow along the test strip. To address these challenges, a magnetically retrievable platinum nanoreporter (termed Pt@Fe 3 O 4 ) is developed for LFIAs. Leveraging the magnetic properties of the Fe 3 O 4 core, magnetic separation is utilized to enable the purification and concentration of target antigens from complex human matrices, including serum, saliva, and even stool samples. This also eliminates assay inconsistencies caused by inter‐sample variability. Further, the suitability of Pt@Fe 3 O 4 nanoreporters has been explored for use as detection probes in LFIAs. Signal enhancement is demonstrated by the utilization of the magnetic and enzyme‐mimicking activity of the nanoreporter, resulting in a marked improvement in sensitivity, as evidenced by a 2‐ to 4‐fold decrease in the visual limit of detection.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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