MARC

 008260126s2023        us                              c    eng  d
■001000017358695
■00520260202104738
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798290649962
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32149679
■035    ▼a(MiAaPQ)Stanfordkp819qg9366
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a612
■1001  ▼aThompson,  Ian  Andrew  Paul.
■24510▼aExpanding  the  Capabilities  of  Biosensors  with  Novel  Molecular  Switches
■260    ▼a[Sl]▼bStanford  University▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a186  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-01,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Soh,  H.  Tom.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Stanford  University,  2023.
■520    ▼aBiosensors  capable  of  tracking  the  body's  molecular  state  have  tremendous  potential  to  improve  lives  by  making  healthcare  more  accessible,  personalized,  and  preventative.  At  the  same  time,  developing  biosensors  that  are  both  compatible  with  point-of-care  or  continuous  monitoring  and  can  accurately  track  a  wide  range  of  clinically  important  biomarkers  poses  a  tremendous  technical  challenge.  These  sensors  must  operate  without  the  sample  processing  employed  by  conventional  laboratory  diagnostic  assays  and  must  measure  targets  rapidly  with  molecular  sensitivity  and  specificity  within  complex  biofluid  samples.  These  demands  may  be  met  by  biosensors  based  on  "molecular  switches"  --  engineered  receptors  that  bind  molecular  targets  with  high  specificity  and  undergo  a  binding-induced  conformational  change  that  produces  measurable  optical  or  electronic  signals.  However,  to  date  these  molecular  switch  biosensors  have  remained  limited  to  sensing  only  a  handful  of  molecules.  It  remains  an  outstanding  challenge  to  develop  generalizable  strategies  to  methods  for  engineering  molecular  switches  to  sense  the  complete  range  of  health  biomarkers.In  this  dissertation,  I  begin  by  considering  how  we  can  develop  sensors  that  are  compatible  with  real  world,  day-to-day  use.  I  analyze  the  diagnostic  value  of  biosensing  in  dermal  interstitial  fluid,  a  biofluid  with  emerging  interest  for  use  with  minimally  invasive  and  continuous  wearable  sensors.  The  remainder  of  the  dissertation  focuses  on  three  projects  where  I  expand  the  generalizability  molecular  switches,  enabling  more  rapid  development  of  biosensors  for  new  biomarker  targets.  In  the  first  project,  I  introduce  an  approach  for  engineering  off-the-shelf  antibodies  into  antibody-based  molecular  switches  that  achieve  continuous  optical  biosensing  by  augmenting  them  with  a  rationally  designed  DNA-linked  competitor  molecule.  In  the  second  project,  I  develop  a  universal  protein-based  competitor  molecule  that  provides  an  even  more  universal  method  for  our  antibody-based  molecular  switch  design  to  be  applied  to  sensing  new  targets.  In  the  third  project,  I  develop  a  rational  design  approach  for  engineering  DNA-based  molecular  switches  that  have  pH-dependent  properties  which  can  be  tailored  to  improve  biosensor  performance,  and  for  potential  drug  delivery  applications.  Taken  together,  these  advances  in  molecular  switch  design  offer  a  toolkit  of  generalizable  strategies  that  can  be  used  to  develop  next-generation  biosensors  which  sense  a  wide  range  of  biomarkers  for  addressing  a  wide  range  of  clinical  needs.
■590    ▼aSchool  code:  0212.
■650  4▼aPhysiology
■650  4▼aDiabetes
■650  4▼aHormones
■650  4▼aAntibodies
■650  4▼aExtracellular  matrix
■650  4▼aOxygen  saturation
■650  4▼aDrug  dosages
■650  4▼aHemoglobin
■650  4▼aFibroblasts
■650  4▼aPulse  oximetry
■650  4▼aImmune  system
■650  4▼aGlucose
■650  4▼aBiomarkers
■650  4▼aDesign
■650  4▼aEngineering
■650  4▼aBiosensors
■650  4▼aAntigens
■690    ▼a0389
■690    ▼a0537
■690    ▼a0719
■71020▼aStanford  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-01B.
■790    ▼a0212
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17358695▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서