Recent Advances in the Selection of Cancer-Specific Aptamers for the Development of Biosensors

适体 选择(遗传算法) 癌症 生物传感器 计算生物学 生化工程 计算机科学 生物 生物化学 工程类 人工智能 遗传学
作者
Diana A. Sousa,Mariana C.C.G. Carneiro,Débora Ferreira,Felismina T.C. Moreira,Maria Goreti F. Sales,L. R. Rodrigues
出处
期刊:Current Medicinal Chemistry [Bentham Science Publishers]
卷期号:29 (37): 5850-5880 被引量:25
标识
DOI:10.2174/0929867329666220224155037
摘要

An early diagnosis has the potential to greatly decrease cancer mortality. For that purpose, specific cancer biomarkers have been molecularly targeted by aptamer sequences to enable an accurate and rapid detection. Aptamer-based biosensors for cancer diagnostics are a promising alternative to those using antibodies, due to their high affinity and specificity to the target molecules and advantageous production. Synthetic nucleic acid aptamers are generated by in vitro Systematic Evolution of Ligands by Exponential enrichment (SELEX) methodologies that have been improved over the years to enhance the efficacy and shorten the selection process. Aptamers have been successfully applied in electrochemical, optical, photoelectrochemical and piezoelectrical-based detection strategies. These aptasensors comprise a sensitive, accurate and inexpensive option for cancer detection being used as point-of-care devices. This review highlights the recent advances in cancer biomarkers, achievements and optimizations made in aptamer selection, as well as the different aptasensors developed for the detection of several cancer biomarkers.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
HarrisonChan完成签到,获得积分10
刚刚
Akim的应助被科研小王子采纳,获得10
2秒前
大观天下发布了新的文献求助10
2秒前
优美的书南完成签到,获得积分10
3秒前
自觉的凌青完成签到,获得积分10
3秒前
也行发布了新的文献求助10
3秒前
科目三的应助被1234采纳,获得30
4秒前
夜幕完成签到,获得积分10
4秒前
sxd完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
无花果的应助被憨憨采纳,获得10
8秒前
万丈光芒完成签到 ,获得积分10
8秒前
彭于晏的应助被水天需采纳,获得10
8秒前
Deserts完成签到,获得积分20
9秒前
9秒前
FashionBoy的应助被平常马里奥采纳,获得10
10秒前
Ceceliayyy完成签到 ,获得积分10
10秒前
苹什么完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
科研通AI6.2的应助被Moonber采纳,获得30
11秒前
逮劳发布了新的文献求助10
13秒前
迪仔完成签到 ,获得积分10
14秒前
zk092988完成签到,获得积分10
14秒前
卢不羁完成签到,获得积分10
14秒前
仔仔完成签到 ,获得积分10
15秒前
17秒前
今后的应助被也行采纳,获得10
17秒前
18秒前
18秒前
未来发布了新的文献求助10
18秒前
llllll完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
20秒前
XXXX完成签到 ,获得积分10
20秒前
英俊的铭的应助被明理诗槐采纳,获得10
21秒前
21秒前
22秒前
nicheng完成签到 ,获得积分0
22秒前
23秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Challenging Attachment Theory 600
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8138078
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9538853
关于积分的说明 21631959
捐赠科研通 7722078
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3420443
关于科研通互助平台的介绍 2545697
邀请新用户注册赠送积分活动 2462385