Development of a Nanoparticle-Labeled Microfluidic Immunoassay for Detection of Pathogenic Microorganisms
Notice bibliographique
Résumé
The light-scattering properties of submicroscopic metal particles ranging from 40 to 120 nm in diameter have recently been investigated. These particles scatter incident white light to generate monochromatic light, which can be seen either by the naked eye or by dark-field microscopy. The nanoparticles are well suited for detection in microchannel-based immunoassays. The goal of the present study was to detect Helicobacter pylori- and Escherichia coli O157:H7-specific antigens with biotinylated polyclonal antibodies. Gold particles (diameter, 80 nm) functionalized with a secondary antibiotin antibody were then used as the readout. A dark-field stereomicroscope was used for particle visualization in poly(dimethylsiloxane) microchannels. A colorimetric quantification scheme was developed for the detection of the visual color changes resulting from immune reactions in the microchannels. The microchannel immunoassays reliably detected H. pylori and E. coli O157:H7 antigens in quantities on the order of 10 ng, which provides a sensitivity of detection comparable to those of conventional dot blot assays. In addition, the nanoparticles within the microchannels can be stored for at least 8 months without a loss of signal intensity. This strategy provides a means for the detection of nanoparticles in microchannels without the use of sophisticated equipment. In addition, the approach has the potential for use for further miniaturization of immunoassays and can be used for long-term archiving of immunoassays.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».