Multiplexed detection and differentiation of bacterial enzymes and bacteria by color-encoded sensor hydrogels
Notice bibliographique
Résumé
We report on the fabrication and characterization of color-encoded chitosan hydrogels for the rapid, sensitive and specific detection of bacterial enzymes as well as the selective detection of a set of tested bacteria through characteristic enzyme reactions. These patterned sensor hydrogels are functionalized with three different colorimetric enzyme substrates affording the multiplexed detection and differentiation of α-glucosidase, β-galactosidase and β-glucuronidase. The limits of detection of the hydrogels for an observation time of 60 min using a conventional microplate reader correspond to concentrations of 0.2, 3.4 and 4.5 nM of these enzymes, respectively. Based on their different enzyme expression patterns, Staphylococcus aureus strain RN4220, methicillin-resistant S. aureus (MRSA) strain N315, both producing α-glucosidase, but not β-glucuronidase and β-galactosidase, Escherichia coli strain DH5α, producing β-glucuronidase and α-glucosidase, but not β-galactosidase, and the enterohemorrhagic E. coli (EHEC) strain E32511, producing β-galactosidase, but none of the other two enzymes, can be reliably and rapidly distinguished from each other. These results confirm the applicability of enzyme sensing hydrogels for the detection and discrimination of specific enzymes to facilitate differentiation of bacterial strains. Patterned hydrogels thus possess the potential to be further refined as detection units of a multiplexed format to identify certain bacteria for future application in point-of-care microbiological diagnostics in food safety and medical settings.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».