Split trehalase as a versatile reporter for a wide range of biological analytes
Notice bibliographique
Résumé
In health care, biosensors are envisioned as universal diagnostic devices with AAAA characteristics (i.e., available for anything, anywhere, anytime, to anyone). Despite numerous attempts to develop such a diagnostic device, none have managed to fulfill all four criteria and be commercialized. Glucometers, the most successful class of biosensor currently marketed monitor blood glucose concentrations. Their performance in clinical samples, including sensitivity and specificity, has been optimized and they are small and relatively inexpensive. We aimed to develop a technology that uses this existing biosensor, but adds versatility in detection of a wide range of analytes. Herein, we report the periplasmic trehalase of E. coli as a novel split enzyme reporter capable of converting a wide variety of analytes into glucose. Conditional complementation of trehalase fragments induced by detection of analytes, resulting in trehalose hydrolysis and glucose production, was used to detect antibodies and bacterial cells. We also demonstrated retention of split TreA activity in undiluted clinical samples. In conclusion, a trehalase-based biosensor platform offers a versatile and convenient method for point-of-care applications as it does not require sample preparation or handling and can be integrated with existing glucometers or sensors.
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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 ».