Investigating and Optimizing Biomarker Microarrays to Enhance Biosensing Capabilities for Diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
Early-onset diagnostics, or the detection of disease before clinical symptoms arise, has gained traction for its potential to improve patient quality of life and health outcomes. Biosensors, found in point-of-care (POC) devices, facilitate early-onset diagnostics and disease monitoring by addressing the limitations of current diagnostics strategies, which include timeliness, cost-effectiveness, and accessibility. Biosensors often incorporate microarrays within their design to allow for the detection of disease-associated biomolecules, known as biomarkers. Microarrays are composed of capture biomolecules, such as monoclonal antibodies, that are immobilized through either contact or non-contact printing techniques. In the following thesis, we investigated microarray designs within novel biosensing platforms for diagnostic and disease monitoring applications. First, we highlighted the advantages and challenges of implementing different types of biosensors, detection methods, and biomolecule immobilization strategies. Additionally, we proposed a novel 3D microarray incorporating hydrogels composed purely of crosslinked bovine serum albumin (BSA) proteins decorated with capture antibodies (CAbs). Utilizing industry-standard inkjet printing, we developed and optimized a two-step fabrication protocol, by which BSA proteins and CAbs are printed first, followed by the crosslinking agent, 1-Ethyl-3-[3-dimethylaminopropyl]carbodiimide (EDC). Characterization of the unique three-dimensional (3D) microstructure and hydrogel parameters and conducting comparisons with standard two-dimensional (2D) microdots, showed that increasing biosensor surface area led to a 3X increase in signal amplification. The limits of detection (LODs) for cytokine biomarkers were 0.3pg/mL for interleukin-6 (IL-6) and 1pg/mL for tumor necrosis factor receptor I (TNF RI), which were highly sensitive compared to reported LODs from literature. Alongside the investigation of novel printing protocols, proof-of-concepts for multiplex detection and distinguishing clinical patient samples from healthy donors were also presented. Overall, this thesis demonstrated the fabrication and optimization of microarray development shows promise in improving current biosensor designs, allowing for enhanced early-onset disease detection and monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».