A Cell-Imprinted Polymer Capacitive Biosensor for the Detection of Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
Food-borne bacteria contamination in food and water has become an important topic for food industries as well as common people. Escherichia coli is one of the common infectious bacteria and the maximum acceptance of E. coli in drinking water in Canada is 0/100 mL. Current traditional detection techniques such as ELISA and PCR are time-consuming, tedious and expensive. To develop more rapid and effective detection methods, several studies had reported the preference of cell imprinting technique in the biosensor applications (2,4). However, the sensitivity and the accessibility of the biosensors remain a challenge. In this regard, we have developed a capacitive biosensor based on a layer by layer, boronic acid doped polyaniline methacrylic based molecular imprinted polymers (MIPs) on a carbon nanotube conductive film. The tailor-made MIPs have been found to be highly selective affinity to E. coli. Highly miniaturized (the size of 1.5 x 1.5 cm2) and inexpensive, the fabricated sensor schematically depicted below is currently being hyphenated to cellular phones through a blue tooth, can be deployed for on site remote analysis of pathogens in drinking water and food analysis. The sensor performance was impressive with a wide dynamic range of four orders of magnitude and low limit of detection of 36 CFU/mL for E. coli detection. Moreover, by simply tailoring the molecular receptors, the sensor can be employed in the detection of other pathogenic bacteria such as Staphylococcus spp. and Salmonella spp. in food and water.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».