Detection of SARS-CoV-2 Viral Particles Using Direct, Reagent-Free Electrochemical Sensing
Notice bibliographique
Résumé
The development of new methods for direct viral detection using streamlined and ideally reagent-free assays is a timely and important, but challenging, problem. The challenge of combatting the COVID-19 pandemic has been exacerbated by the lack of rapid and effective methods to identify viral pathogens like SARS-CoV-2 on-demand. Existing gold standard nucleic acid-based approaches require enzymatic amplification to achieve clinically relevant levels of sensitivity and are not typically used outside of a laboratory setting. Here, we report reagent-free viral sensing that directly reads out the presence of viral particles in 5 minutes using only a sensor-modified electrode chip. The approach relies on a class of electrode-tethered sensors bearing an analyte-binding antibody displayed on a negatively charged DNA linker that also features a tethered redox probe. When a positive potential is applied, the sensor is transported to the electrode surface. Using chronoamperometry, the presence of viral particles and proteins can be detected as these species increase the hydrodynamic drag on the sensor. This report is the first virus-detecting assay that uses the kinetic response of a probe/virus complex to analyze the complexation state of the antibody. We demonstrate the performance of this sensing approach as a means to detect, within 5 min, the presence of the SARS-CoV-2 virus and its associated spike protein in test samples and in unprocessed patient saliva.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».