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Enregistrement W2051663131 · doi:10.3390/s150101047

Accelerated Detection of Viral Particles by Combining AC Electric Field Effects and Micro-Raman Spectroscopy

2015· article· en· W2051663131 sur OpenAlexafffund
Matthew R. Tomkins, David Liao, Aristides Docoslis

Notice bibliographique

RevueSensors · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's University
Mots-clésRaman spectroscopyElectric fieldSurface-enhanced Raman spectroscopyMaterials scienceMicroelectrodePolystyreneAnalytical Chemistry (journal)SpectroscopyNanotechnologyChemistryElectrodeRaman scatteringOpticsChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A detection method that combines electric field-assisted virus capture on antibody-decorated surfaces with the "fingerprinting" capabilities of micro-Raman spectroscopy is demonstrated for the case of M13 virus in water. The proof-of-principle surface mapping of model bioparticles (protein coated polystyrene spheres) captured by an AC electric field between planar microelectrodes is presented with a methodology for analyzing the resulting spectra by comparing relative peak intensities. The same principle is applied to dielectrophoretically captured M13 phage particles whose presence is indirectly confirmed with micro-Raman spectroscopy using NeutrAvidin-Cy3 as a labeling molecule. It is concluded that the combination of electrokinetically driven virus sampling and micro-Raman based signal transduction provides a promising approach for time-efficient and in situ detection of viruses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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