Lateral flow assays for Ochratoxin A using metal nanoparticles: comparison of “adsorption–desorption” approach to linkage inversion assembled nano-aptasensors (LIANA)
Notice bibliographique
Résumé
Nano-aptamer probes were prepared and used in lateral flow colorimetric assays for the detection of Ochratoxin A (OTA). In this study, two approaches were examined using 5'-biotin-modified OTA aptamers and silver or gold nanoparticles (AgNP or AuNP). The first method used an "adsorption-desorption" approach wherein aptamers were adsorbed onto the metal nanoparticle surface. Upon the addition of OTA, the aptamer binds specifically to the target, releasing the NPs. The above solutions were applied on a lateral flow assay (LFA) and a detection limit of 6.3 nM was achieved with both metal nanoparticles. The second method used a labelled approach based on Linkage Inversion Assembled Nano-Aptasensors (LIANAs) using a DNA linker containing a 5'-5' linkage inversion (5'-5' linker) to assemble biotinylated aptamer-functionalized metal nanoparticles. In the presence of target, OTA specifically binds with its aptamer leading to release of the linker and disassembly of LIANA aggregates into dispersed nanoparticles. The same solutions were applied in LFA format and the lowest detection limit of 0.63 nM was achieved. The results indicated that the LIANA-based LFA strips were more sensitive than the "adsoprtion-desorption" LFAs. Both lateral flow assays are inexpensive, simple, and rapid to perform and produces results visible to the naked-eye.
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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 | 0,001 | 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 ».