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Enregistrement W2607966658 · doi:10.1101/128538

Amplified visual immunosensor integrated with nanozyme for ultrasensitive detection of avian influenza virus

2017· preprint· en· W2607966658 sur OpenAlexafffund
Syed Rahin Ahmed, Suresh Neethirajan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Nanomaterials in Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésDetection limitAvian influenza virusColloidal goldImmunoassayChemistryInfluenza A virus subtype H5N1BioanalysisNanotechnologyCombinatorial chemistryVirusNanoparticleMaterials scienceChromatographyVirologyAntibodyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Nanomaterial-based artificial enzymes or nanozymes exhibits superior properties such as stability, cost effectiveness and ease of preparation in comparison to conventional enzymes. However, the lower catalytic activity of nanozymes limits their sensitivity and thereby practical applications in the bioanalytical field. To overcome this drawback, herein we propose a very simple but highly sensitive, specific and low-cost dual enhanced colorimetric immunoassay for the detection of avian influenza virus A (H5N1) through facile in situ synthesis of gold nanoparticles and their peroxidase-like enzymatic activity. 3,3’,5,5’-Tetramethylbenzidine (TMBZ) was used as a reducing agent to produce gold nanoparticles (Au NPs) from a viral target-specific antibody-gold ion complex. The developed blue color from the sensing design was further amplified through catalytic activity of Au NPs in presence of TMBZ–hydrogen peroxide (H 2 O 2 ) complex. The developed dual enhanced colorimetric immunosensor enables the detection of avian influenza virus A (H5N1) with a limit of detection (LOD) of 1.11 pg/mL. Our results further confirms that the developed assay has superior sensitivity than the conventional ELISA method, plasmonic-based bioassay and commercial flu diagnostic kits.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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