Detection of Cryptosporidium parvum Oocysts on Fresh Produce Using DNA Aptamers
Notice bibliographique
Résumé
There are currently no standard methods for the detection of Cryptosporidium spp., or other protozoan parasites, in foods, and existing methods are often inadequate, with low and variable recovery efficiencies. Food testing is difficult due to the low concentrations of parasites, the difficulty in eluting parasites from some foods, the lack of enrichment methods, and the presence of PCR inhibitors. The main objectives of the present study were to obtain DNA aptamers binding to the oocyst wall of C. parvum, and to use the aptamers to detect the presence of this parasite in foods. DNA aptamers were selected against C. parvum oocysts using SELEX (Systematic Evolution of Ligands by EXponential enrichment). Ten rounds of selection led to the discovery of 14 aptamer clones with high affinities for C. parvum oocysts. For detecting parasite-bound aptamers, a simple electrochemical sensor was employed, which used a gold nanoparticle-modified screen-printed carbon electrode. This aptasensor was fabricated by self-assembling a hybrid of a thiolated ssDNA primer and the anti- C. parvum aptamer. Square wave voltammetry was employed to quantitate C. parvum in the range of 150 to 800 oocysts, with a detection limit of approximately 100 oocysts. The high sensitivity and specificity of the developed aptasensor suggests that this novel method is very promising for the detection and identification of C. parvum oocysts on spiked fresh fruits, as compared to conventional methods such as microscopy and PCR.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».