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Enregistrement W6981061064

Development of a biosensing strategy for multiplex and dynamic quantification of a secretory fingerprint from human pancreatic islets

2019· dissertation· en· W6981061064 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMultiplexPancreatic isletsPancreasHormoneBiosensorDiabetes mellitusDiabetic nephropathyInsulin
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes mellitus is a chronic disorder occurring when elevated levels of blood glucose, known as hyperglycemia, result from the body's impaired ability to produce or regulate insulin. If left untreated, chronic hyperglycemia can cause cardiovascular disease, neuropathy, nephropathy and eye disease, leading to retinopathy and blindness. In 2017 the number of people with diabetes reached 425 million worldwide. This disease arises from deficiencies in the secretory pathways of the pancreatic islets, a micro-organ constituting 1-2% of the pancreas mass. Recent studies have shown that the cells comprising the islets possess an intricate communication system, in which their secreted hormones exert paracrine interactions on neighbor cells. However, little is understood about the consequences of such communications. Up-to-date most research in the field has focused on understanding the processes related with insulin and glucagon secretion, the main hormones secreted by the two major cell types present in the islets. Thus, monitoring a secretory fingerprint (SF) contemplating more than two hormones, presents a research opportunity to increase our current understanding of diabetes. Due to their simplicity, ease of use, non-invasive and label-free nature, biosensors provide an excellent basis for the development of analytical tools capable of detecting the SF of islets. Therefore, the main objective of the present thesis was to develop a biosensing strategy for the multiplex detection of a SF composed of the hormones secreted by the three major cell types contained in the pancreatic islets. At first, we explored the use of a capacitance-based biosensor for the detection of insulin. This biosensing technique was selected, since it could offer high sensitivity, potential for multiplexing and capabilities for integration with microelectronic technologies. Since the performance of this biosensor critically depends on the surface chemistry design of the bioreceptor immobilization, a systematic study was performed to evaluate the effect of common architectures reported in literature. These chemistries included the covalent immobilization of biomolecules on the electrodes, in the gaps between electrodes and a conformal coating covering both. The development of this capacitive biosensor provided valuable knowledge on the effect of various parameters for the detection of insulin, however its implementation for islet continuous SF analysis proved difficult due to its long analysis time. Thus, we explored surface plasmon resonance imaging (SPRi) as an alternative to fully reach the thesis objective. By combining a competitive immunoassay with SPRi and the optimization of the sensor's surface chemistry it was possible to detect, for the first time, insulin, glucagon and somatostatin simultaneously. This biosensing strategy presented a limit of detection (LOD) comparable to previous reports detecting insulin and glucagon secretions individually with a short analysis time. However, detecting the smallest hormone, somatostatin, remained a challenge due to the obtained high LOD compared to insulin and glucagon and a lack of reports providing a desirable reference for its performance. Thus, to address this pitfall and ensure the detection of all targeted hormones in a biologically relevant concentration range, we performed a study comparing three different signal amplification strategies based on gold nanoparticles (GNPs). These strategies included GNPs immobilized on the sensor surface, GNPs conjugated with primary antibodies and GNPs conjugated with a secondary antibody for post competitive assay amplification. Here, multiplexed detection of the three hormones was achieved with an improved LOD of 9 fold for insulin, 10 fold for glucagon and 200 fold for somatostatin when compared to the SPRi biosensor without GNPs signal amplification, successfully addressing the aforementioned challenge.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2019
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