Single-step bioassays in serum and whole blood with a smartphone, quantum dots and paper-in-PDMS chips
Notice bibliographique
Résumé
The development of nanoparticle-based bioassays is an active and promising area of research, where point-of-care (POC) diagnostics are one of many prospective applications. Unfortunately, the majority of nanoparticle-based assays that have been developed to date have failed to address two important considerations for POC applications: use of instrumentation amenable to POC settings, and measurement of analytes in biological sample matrices such as serum and whole blood. To address these considerations, we present design criteria and demonstrate proof-of-concept for a semiconductor quantum dot (QD)-based assay format that utilizes smartphone readout for the single-step, Förster resonance energy transfer (FRET)-based detection of hydrolase activity in serum and whole blood, using thrombin as a model analyte. Important design criteria for assay development included (i) the size and emission wavelength of the QDs, which had to balance brightness for smartphone imaging, optical transmission through blood samples, and FRET efficiency for signaling; (ii) the wavelength of a light-emitting diode (LED) excitation source, which had to balance transmission through blood and the efficiency of excitation of QDs; and (iii) the use of an array of paper-in-polydimethylsiloxane (PDMS)-on-glass sample chips to reproducibly limit the optical path length through blood to ca. 250 μm and permit multiplexing. Ultimately, CdSe/CdS/ZnS QDs with peak emission at 630 nm were conjugated with Alexa Fluor 647-labeled peptide substrates for thrombin and immobilized on paper test strips inside the sample cells. This FRET system was sensitive to thrombin activity, where the recovery of QD emission with hydrolytic loss of FRET permitted kinetic assays in buffer, serum and whole blood. Quantitative results were obtained in less than 30 min with a limit of detection 18 NIH units mL(-1) of activity in 12 μL of whole blood. Proof-of-concept for a competitive binding assay was also demonstrated with the same platform. Overall, this work demonstrates that the integration of QDs with smartphones and other consumer electronics can potentiate bioassays that are highly amenable to future point-of-care diagnostic applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».