Sensitive, Real-time and Non-Intrusive Detection of Concentration and Growth of Pathogenic Bacteria using Microfluidic-Microwave Ring Resonator Biosensor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Infection diagnosis and antibiotic susceptibility testing (AST) are time-consuming and often laborious clinical practices. This paper presents a microwave-microfluidic biosensor for rapid, contactless and non-invasive device for testing the concentration and growth of Escherichia Coli (E. Coli) in medium solutions of different pH to increase the efficacy of clinical microbiology practices. The thin layer interface between the microfluidic channel and the microwave resonator significantly enhanced the detection sensitivity. The microfluidic chip, fabricated using standard soft lithography, was injected with bacterial samples and incorporated with a microwave microstrip ring resonator sensor with an operation frequency of 2.5 GHz and initial quality factor of 83 for detecting the concentration and growth of bacteria. The resonator had a coupling gap area on of 1.5 × 1.5 mm2 as of its sensitive region. The presence of different concentrations of bacteria in different pH solutions were detected via screening the changes in resonant amplitude and frequency responses of the microwave system. The sensor device demonstrated near immediate response to changes in the concentration of bacteria and maximum sensitivity of 3.4 MHz compared to a logarithm value of bacteria concentration. The minimum prepared optical transparency of bacteria was tested at an OD600 value of 0.003. The sensor’s resonant frequency and amplitude parameters were utilized to monitor bacteria growth during a 500-minute time frame, which demonstrated a stable response with respect to detecting the bacterial proliferation. A highly linear response was demonstrated for detecting bacteria concentration at various pH values. The growth of bacteria analyzed over the resonator showed an exponential growth curve with respect to time and concurred with the lag-log-stationary-death model of cell growth. This biosensor is one step forward to automate the complex AST workflow of clinical microbiology laboratories for rapid and automated detection of bacteria as well as screening the bacteria proliferation in response to antibiotics.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».