A Hierarchical 3D Nanostructured Microfluidic Device for Sensitive Detection of Pathogenic Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Efficient capture and rapid detection of pathogenic bacteria from body fluids lead to early diagnostics of bacterial infections and significantly enhance the survival rate. We propose a universal nano/microfluidic device integrated with a 3D nanostructured detection platform for sensitive and quantifiable detection of pathogenic bacteria. Surface characterization of the nanostructured detection platform confirms a uniform distribution of hierarchical 3D nano‐/microisland (NMI) structures with spatial orientation and nanorough protrusions. The hierarchical 3D NMI is the unique characteristic of the integrated device, which enables enhanced capture and quantifiable detection of bacteria via both a probe‐free and immunoaffinity detection method. As a proof of principle, we demonstrate probe‐free capture of pathogenic Escherichia coli (E. coli) and immunocapture of methicillin‐resistant‐Staphylococcus aureus (MRSA). Our device demonstrates a linear range between 50 and 104 CFU mL−1, with average efficiency of 93% and 85% for probe‐free detection of E. coli and immunoaffinity detection of MRSA, respectively. It is successfully demonstrated that the spatial orientation of 3D NMIs contributes in quantifiable detection of fluorescently labeled bacteria, while the nanorough protrusions contribute in probe‐free capture of bacteria. The ease of fabrication, integration, and implementation can inspire future point‐of‐care devices based on nanomaterial interfaces for sensitive and high‐throughput optical detection.
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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) | 0,000 | 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 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 ».