Real-time Internal Calibration for Multiplexed Microarray Analysis
用于多重微阵列分析的实时内部校准
基本信息
- 批准号:8636020
- 负责人:
- 金额:$ 18.07万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2013
- 资助国家:美国
- 起止时间:2013-04-01 至 2016-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:AccountingAddressAdsorptionAnalytical ChemistryAntigensBiological AssayCalibrationClinical ChemistryComputer SimulationConsumptionDataDetectionDevelopmentDiagnosticDiagnostic testsDiffusionEffectivenessEquilibriumEquipmentGenomicsHealthHealthcareHourHumanHuman ResourcesImmunoassayLaboratoriesMedicineMethodologyMethodsMetricMicroarray AnalysisMicrofabricationModalityModelingNanotechnologyPerformanceProteomicsRadialReagentResearch InfrastructureRotationSamplingSerumStagingStratificationTechniquesTechnologyTestingTimeValidationViscosityWorkbasebiochipcombatcostcost effectivedesignexperienceinnovationinsightinstrumentationmetabolic abnormality assessmentprognosticpublic health relevanceresearch studysurfactant
项目摘要
DESCRIPTION (provided by applicant): There is a growing need for a highly efficient, simple, and easy to use quantitation method for multiplexed marker analyses. We hypothesize that differences in analyte flux to different addresses in a heterogeneous array-based platform can serve as an effective means to simultaneously determine the absolute concentration of a number of analytes with only the need to add a single calibrant to the sample. This proposal details a reduction to practice of technology that will afford a simple and cost-effective approach
to determine the concentration of each marker - irrespective of the number of markers - without requiring the creation of calibration curves or the use of calibrants. The platform is extensible -
meaning it could be deployed for genomic and metabolic studies as well as for platform proteomic assays - and could be applied to other readout methods.
描述(由申请人提供):对于用于多重标记物分析的高效、简单且易于使用的定量方法的需求日益增长。我们假设,基于异质阵列的平台中不同地址的分析物通量差异可以作为同时确定多种分析物绝对浓度的有效手段,而只需向样品中添加单一校准物。该提案详细介绍了减少技术实践的方法,提供了一种简单且具有成本效益的方法
确定每个标记物的浓度 - 无论标记物的数量 - 无需创建校准曲线或使用校准物。该平台是可扩展的——
这意味着它可以用于基因组和代谢研究以及平台蛋白质组分析,并且可以应用于其他读出方法。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
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会议论文数量(0)
专利数量(0)
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