Electrochemical Biosensor Array for the Identification of Microorganisms Based on Lectin−Lipopolysaccharide Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Rapid identification of bacterial strains remains a well-known problem in applied medicine and, for viable pathogens, is an important diagnostic goal. We have investigated an electrochemical biosensor array, in which transduction is based on respiratory cycle activity measurements, where the microorganism's native respiratory chain is interrupted with non-native external oxidants. The selective biochemical recognition agents employed in this study are lectins that, once immobilized, recognize and bind to cell surface lipopolysaccharides. Porous membranes with different surface properties were examined as potential immobilization supports for these lectins. Optimizations performed using concanavalin A and E. coli JM105 show that immobilization methods involving pre-activated membranes significantly reduce the time required to create a functional lectin layer on the membrane surface. Overall, we found general agreement between agglutination test results and the electrochemical assessment of lectin-cell binding. Chronocoulometric measurements were made for cells captured on lectin-modified Immunodyne ABC membranes physically affixed to Pt working electrodes. This lectin-based sensor array was exposed to viable cells of gram-negative and gram-positive bacteria as well as yeast, and chronocoulometric measurements were used to generate a pattern of responses for each organism toward each lectin. Principal component analysis was used to classify the chronocoulometric results for the different microbial strains. With this new method, six microbial species (Baccilus cereus, Staphylococcus aureus, Proteus vulgaris, Escherichia coli, Enterobacter aerogenes, Saccharomyces cerevisiae) were readily distinguished.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».