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Enregistrement W2766963715 · doi:10.1021/acssensors.7b00671

Colorimetric Nucleic Acid Detection on Paper Microchip Using Loop Mediated Isothermal Amplification and Crystal Violet Dye

2017· article· en· W2766963715 sur OpenAlexfundno aff
Sharmili Roy, Noor Faizah Mohd‐Naim, Mohammadali Safavieh, Minhaz Uddin Ahmed

Notice bibliographique

RevueACS Sensors · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversiti Brunei Darussalam
Mots-clésLoop-mediated isothermal amplificationCrystal violetNucleic acidIsothermal processLoop (graph theory)ChemistryNucleic acid quantitationMaterials scienceDNABiochemistryBiologyMicrobiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nucleic acid detection is of paramount importance in monitoring of microbial pathogens in food safety and infectious disease diagnostic applications. To address these challenges, a rapid, cost-effective label-free technique for nucleic acid detection with minimal instrumentations is highly desired. Here, we present paper microchip to detect and quantify nucleic acid using colorimetric sensing modality. The extracted DNA from food samples of meat as well as microbial pathogens was amplified utilizing loop-mediated isothermal amplification (LAMP). LAMP amplicon was then detected and quantified on a paper microchip fabricated in a cellulose paper and a small wax chamber utilizing crystal violet dye. The affinity of crystal violet dye toward dsDNA and positive signal were identified by changing the color from colorless to purple. Using this method, detection of Sus scrofa (porcine) and Bacillus subtilis (bacteria) DNA was possible at concentrations as low as 1 pg/μL (3.43 × 10 –1 copies/μL) and 10 pg/μL (2.2 × 10 3 copies/μL), respectively. This strategy can be adapted for detection of other DNA samples, with potential for development of a new breed of simple and inexpensive paper microchip at the point-of-need.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations99
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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