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Enregistrement W2002809090 · doi:10.1021/ac4034938

Impedimetric Detection of Pathogenic Gram-Positive Bacteria Using an Antimicrobial Peptide from Class IIa Bacteriocins

2014· article· en· W2002809090 sur OpenAlexaff
Hashem Etayash, Keren Jiang, Thomas Thundat, Kamaljit Kaur

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeptideChemistryBacteriaListeria monocytogenesAntimicrobialBacteriocinAntimicrobial peptidesPathogenic bacteriaGram-negative bacteriaGram-positive bacteriaLinkerBiochemistryCombinatorial chemistryBiosensorMicrobiologyEscherichia coliOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real-time, label-free detection of Gram-positive bacteria with high selectivity and sensitivity is demonstrated using an interdigitated impedimetric array functionalized with naturally produced antimicrobial peptide from class IIa bacteriocins. The antimicrobial peptide, leucocin A, was chemically synthesized and covalently immobilized on interdigitated gold microelectrodes via the interaction between the C-terminal carboxylic acid of the peptide and free amines of a preattached thiolated linker. Exposing the peptide sensor to various concentrations of Gram-positive bacteria generated reproducible impedance spectra that detected peptide-bacteria interactions at a concentration of 1 cell/μL. The peptide sensor also selectively detected Listeria monocytogenes from other Gram-positive strains at a concentration of 10(3) cfu mL(-1). The study highlights that short peptide ligands from bacteriocin class offer high selectivity in bacterial detection and can be used in developing a robust, portable biosensor device to efficiently detect pathogenic Gram-positive bacteria in food samples.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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