Identification of two aptamers binding to Legionella pneumophila with high affinity and specificity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Legionella pneumophila ( Lp ) is a water borne bacterium causing Legionnaires’ Disease (LD) in humans. Rapid detection of Lp in water system is essential to reduce the risk of LD outbreaks. The methods currently available require expert skills and are time intensive, thus delaying intervention. In situ detection of Lp by biosensor would allow rapid implementation of control strategies. To this end, a biorecognition element is required. Aptamers are considered promising biorecognition molecules for biosensing. Aptamers are short oligonucleotide sequence folding into a specific structure and are able to bind to specific molecules. Currently, no aptamer and thus no aptamer-based technology exists for the detection of Lp . In this study, Systemic Evolution of Ligands through EXponential enrichment (SELEX) was used to identify aptamers binding specifically to Lp . Ten rounds of positive selection and two rounds of counter-selection against two Pseudomonas species were performed. Two aptamers binding strongly to Lp were identified with K D of 116 and 135 nM. Binding specificity of these two aptamers to Lp was confirmed by flow cytometry and fluorescence microscopy. Therefore, these two aptamers are promising biorecognition molecules for the detection of Lp in water systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».