MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2528637109 · doi:10.1038/ncomms12947

Microfluidic cantilever detects bacteria and measures their susceptibility to antibiotics in small confined volumes

2016· article· en· W2528637109 sur OpenAlexafffund
Hashem Etayash, Mohammad Faheem Khan, Kamaljit Kaur, Thomas Thundat

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésCantileverBacteriaMicrofluidicsMicrochannelMaterials scienceNanotechnologyEscherichia coliListeria monocytogenesBiosensorChemistryBiologyBiochemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the fight against drug-resistant bacteria, accurate and high-throughput detection is essential. Here, a bimaterial microcantilever with an embedded microfluidic channel with internal surfaces chemically or physically functionalized with receptors selectively captures the bacteria passing through the channel. Bacterial adsorption inside the cantilever results in changes in the resonance frequency (mass) and cantilever deflection (adsorption stress). The excitation of trapped bacteria using infrared radiation (IR) causes the cantilever to deflect in proportion to the infrared absorption of the bacteria, providing a nanomechanical infrared spectrum for selective identification. We demonstrate the in situ detection and discrimination of Listeria monocytogenes at a concentration of single cell per μl. Trapped Escherichia coli in the microchannel shows a distinct nanomechanical response when exposed to antibiotics. This approach, which combines enrichment with three different modes of detection, can serve as a platform for the development of a portable, high-throughput device for use in the real-time detection of bacteria and their response to antibiotics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations169
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujetMicrofluidic and Bio-sensing TechnologiesTravaux en français237 207