Growth of Escherichia coli on the GaAs (001) surface
Notice bibliographique
Résumé
Detection of pathogenic bacteria and monitoring their susceptibility to antibiotics are of great importance in the fields of medicine, pharmaceutical research, as well as water and food industries. In order to develop a photonic biosensor for detection of bacteria by taking advantage of photoluminescence (PL) of GaAs-based devices, we have investigated the capture and growth of Escherichia coli K12 on bare and biofunctionalized surfaces of GaAs (001) – a material of interest for capping different semiconductor microstructures. The results were compared with the capture and growth of Escherichia coli K12 on Au surfaces that have commonly been applied for studying a variety of biological and biochemical reactions. We found that neither GaAs nor Au-coated glass wafers placed in Petri dishes inoculated with bacteria inhibited bacterial growth in nutrient agar, regardless of the wafers being bare or biofunctionalized. However, the capture and growth of bacteria on biofunctionalized surfaces of GaAs and Au wafers kept in a flow cell and exposed to different concentrations of bacteria and growth medium revealed that the initial surface coverage and the subsequent bacterial growth were dependent on the biofunctionalization architecture, with antibody-coated surfaces clearly being most efficient in capturing bacteria and offering better conditions for growth of bacteria. We have observed that, as long as the GaAs wafers were exposed to bacterial suspensions at concentrations of at least 105 CFU/mL, bacteria could grow on the surface of wafers, regardless of the type of biofunctionalization architecture used to capture the bacteria. These results provide important insight towards the successful development of GaAs-based devices designed for photonic monitoring of bacterial reactions to different biochemical environments.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».