Label-free NIR-SERS discrimination and detection of foodborne bacteria by in situ synthesis of Ag colloids
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid detection and discrimination of bacteria for biomedical and food safety applications remain a considerable challenge. We report a label-free near infrared surface-enhanced Raman scattering (NIR-SERS) method for the discrimination of pathogenic bacteria from drinking water. The approach relies on the in situ synthesis of silver nanoparticles (Ag NPs) within the bacterial cell suspensions. RESULTS: Pre-treatment of cells with Triton X-100 significantly improved the sensitivity of the assay. Using this method, we were able to discriminate several common pathogenic bacteria such as Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa, Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) and Listeria spp. A comparison of the SERS spectra allowed for the discrimination of two Listeria species, namely L. monocytogenes and L. innocua. We further report the application of the method to discriminate two MRSA strains from clinical isolates. The complete assay was completed in a span of 5 min. CONCLUSIONS: The proposed analytical method proves to be a rapid tool for selective and label-free identification of pathogenic bacterium. Pre-treatment of bacterial cells with Triton X-100 resulted in new features on the SERS spectra, allowing for a successful discrimination of common disease related bacteria including E. coli, P. aeruginosa, Listeria and MRSA. We also demonstrate that the spectral features obtained using in situ synthesis of nanoparticles could be could be used to differentiate two species of listeria. By using L. innocua as a model sample, we found the limit of detection of our assay to be 10(3) CFU/mL. The method can selectively discriminate different bacterial species, and has a potential to be used in the development of point-of-care diagnostics with biomedical and food safety applications.
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.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle