Development of a novel microfluidic immunoassay for the detection of Helicobacter pylori infection
Notice bibliographique
Résumé
The miniaturization of laboratory processes offers substantial advantages over traditional techniques in terms of cost, speed, and potential for multistage automation. To date, only a few studies have reported successful microfluidics-based immunoassays, most of which rely on fluorescence detection technologies. The goal of this study was to develop a poly(dimethylsiloxane) microfluidics-based immunoassay methodology and a versatile colorimetric quantification scheme for the detection of visual colour changes resulting from immune reactions in microchannels. The novel immunoassay technique was applied towards the detection of Helicobacter pylori infection using 20 human serum samples of known infection status, and results compared with conventional nitrocellulose membrane-based dot-ELISA. The microchannel immunoassay reliably detected H. pylori antigens in quantities on the order of 10 ng, which provides a sensitivity of detection comparable to conventional dot-blot assays. Sensitivity was 100%, specificity was 90%, positive predictive value 91%, and negative predictive value 100%, with an overall accuracy of 95%. The software developed generated results that were consistent with visual observations and by automatically taking into account background intensity changes, the software minimized subjectivity. Volumes of solutions used were 100-fold less compared with conventional immunoassays. Miniaturization of the ELISA using this technique provides a means for the accurate diagnosis of microbial infection while minimizing waste production.
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 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) | 0,000 | 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 ».