A Multiplex Immunosensor for Detecting Perchlorate-Reducing Bacteria for Environmental Monitoring and Planetary Exploration
Notice bibliographique
Résumé
Perchlorate anions are produced by chemical industries and are important contaminants in certain natural ecosystems. Perchlorate also occurs in some natural and uncontaminated environments such as the Atacama Desert, the high Arctic or the Antarctic Dry Valleys, and is especially abundant on the surface of Mars. As some bacterial strains are capable of using perchlorate as an electron acceptor under anaerobic conditions, their detection is relevant for environmental monitoring on Earth as well as for the search for life on Mars. We have developed an antibody microarray with 20 polyclonal antibodies to detect perchlorate-reducing bacteria (PRB) strains and two crucial and highly conserved enzymes involved in perchlorate respiration: perchlorate reductase and chlorite dismutase. We determined the cross-reactivity, the working concentration, and the limit of detection of each antibody individually and in a multiplex format by Fluorescent Sandwich Microarray Immunoassay. Although most of them exhibited relatively high sensitivity and specificity, we applied a deconvolution method based on graph theory to discriminate between specific signals and cross-reactions from related microorganisms. We validated the system by analyzing multiple bacterial isolates, crude extracts from contaminated reactors and salt-rich natural samples from the high Arctic. The PRB detecting chip (PRBCHIP) allowed us to detect and classify environmental isolates as well as to detect similar strains by using crude extracts obtained from 0.5 g even from soils with low organic-matter levels (<10 3 cells/g of soil). Our results demonstrated that PRBCHIP is a valuable tool for sensitive and reliable detection of perchlorate-reducing bacteria for research purposes, environmental monitoring and planetary exploration.
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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 ».