Exploring Protein-Inorganic Hybrid Nanoflowers and Immune Magnetic Nanobeads to Detect Salmonella Typhimurium
Notice bibliographique
Résumé
Early screening of pathogenic bacteria is key to preventing and controlling outbreaks of foodborne diseases. In this study, protein-inorganic hybrid nanoflowers were synthesized for signal amplification and used with a calcium ion selective electrode (Ca-ISE) to establish a new enzyme-free assay for rapid and sensitive detection of Salmonella. Calcium hydrophosphate crystals were first conjugated with polyclonal antibodies against Salmonella to synthesize immune calcium nanoflowers (CaNFs), and streptavidin modified magnetic nanobeads (MNBs) were conjugated with biotinylated monoclonal antibodies against Salmonella to form immune MNBs. After target bacteria were separated using immune MNBs to form magnetic bacteria, immune CaNFs were conjugated with magnetic bacteria to form nanoflower conjugated bacteria. Then, hydrogen chloride was used to release calcium ions from nanoflower conjugated bacteria. After magnetic separation, the supernatant was finally injected as a continuous-flow to fluidic chip with Ca-ISE for specific detection of calcium ions. The supernatant’s potential had a good linear relationship with bacteria concentration, and this assay was able to detect the S. Typhimurium cells as low as 28 colony forming units/mL within two hours. The mean recovery of target bacteria in spiked chicken samples was 95.0%. This proposed assay shows the potential for rapid, sensitive, and on-line detection of foodborne pathogens.
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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 ».