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Enregistrement W2016407062 · doi:10.1039/c3an01859h

A simple cassette as point-of-care diagnostic device for naked-eye colorimetric bacteria detection

2013· article· en· W2016407062 sur OpenAlexafffund
Mohammadali Safavieh, Minhaz Uddin Ahmed, Esen Sokullu, Andy Ng, Liliana Braescu, Mohammed Zourob

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Council
Mots-clésLoop-mediated isothermal amplificationPoint-of-care testingPoint of careNaked eyePathogenComputer scienceNanotechnologyDetection limitComputer hardwareMaterials scienceBiologyMicrobiologyMedicineChemistryDNAChromatographyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective pathogen detection is necessary for treatment of infectious diseases. Point of care (POC) devices have tremendously improved the global human heath. However, design criteria for sample processing POC devices for pathogen detection in limited infrastructure are challenging and can make a significant contribution to global health by providing rapid and sensitive detection of bacteria in food, water, and patient samples. In this paper, we demonstrate a novel portable POC diagnostic device that is simple to assemble for genetic detection of bacterial pathogens by isothermal DNA amplification. The device is fabricated with very low production cost, using simple methods and easy-to-access materials on a flexible ribbon polyethylene substrate. We showed that the device is capable of detection of 30 CFU mL(-1) of E. coli and 200 CFU mL(-1) of S. aureus in less than 1 hour. Through numerical simulations, we estimated that the device can be extended to high-throughput detection simultaneously performing a minimum of 36 analyses. This robust and sensitive detection device can be assembled and operated by non-specialist personnel, particularly for multiple bacterial pathogen detections in low-resource settings.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,007

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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations113
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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