Polymerase Chain Reaction-Free, Sample-to-Answer Bacterial Detection in 30 Minutes with Integrated Cell Lysis
Notice bibliographique
Résumé
An important goal for improved diagnosis and management of infectious disease is the development of rapid and accurate technologies for the decentralized detection of bacterial pathogens. Most current clinical methods that identify bacterial strains require time-consuming culture of the sample or procedures involving the polymerase chain reaction. Neither of these approaches has enabled testing at the point-of-need because of the requirement for skilled technicians and laboratory facilities. Here, we demonstrate the performance of an effective, integrated platform for the rapid detection of bacteria that combines a universal bacterial lysis approach and a sensitive nanostructured electrochemical biosensor. The lysis is rapid, is effective at releasing intercellular RNA from bacterial samples, and can be performed in a simple, cost-effective device integrated with an analysis chip. The platform was directly challenged with these unpurified lysates in buffer and urine. We successfully detected the presence of bacteria with high sensitivity and specificity and achieved a sample-to-answer turnaround time of 30 min. We have met the clinically relevant detection limit of 1 cfu/μL, indicating that uncultured samples can be analyzed. This advance will greatly reduce time to successful detection from days to minutes.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».