Microfluidic Capillaric Circuit for Rapid and Facile Bacteria Detection
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Urinary tract infections (UTI) are one of the most common bacterial infections and would greatly benefit from a rapid point-of-care diagnostic test. Although significant progress has been made in developing microfluidic systems for nucleic acid and whole bacteria immunoassay tests, their practical application is limited by complex protocols, bulky peripherals, and slow operation. Here we present a microfluidic capillaric circuit (CC) optimized for rapid and automated detection of bacteria in urine. Molds for CCs were constructed using previously established design rules, then 3D-printed and replicated into poly(dimethylsiloxane). CCs autonomously and sequentially performed all liquid delivery steps required for the assay. For efficient bacteria capture, on-the-spot packing of antibody-functionalized microbeads was completed in <20 s followed by autonomous sequential delivery of 100 μL of bacteria sample, biotinylated detection antibodies, fluorescent streptavidin conjugate, and wash buffer for a total volume ≈115 μL. The assay was completed in <7 min. Fluorescence images of the microbead column revealed captured bacteria as bright spots that were easily counted manually or using an automated script for user-independent assay readout. The limit of detection of E. coli in synthetic urine was 1.2 × 10 2 colony-forming-units per mL (CFU/mL), which is well below the clinical diagnostic criterion (>10 5 CFU/mL) for UTI. The self-powered, peripheral-free CC presented here has potential for use in rapid point-of-care UTI screening.
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 ».