SPEEDS: A Portable Serological Testing Platform for Rapid Electrochemical Detection of SARS-CoV-2 Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic has resulted in a worldwide health crisis. Rapid diagnosis, new therapeutics and effective vaccines will all be required to stop the spread of COVID-19. Quantitative evaluation of serum antibody levels against the SARS-CoV-2 virus provides a means of monitoring a patient’s immune response to a natural viral infection or vaccination, as well as evidence of a prior infection. In this paper, a portable and low-cost electrochemical immunosensor is developed for the rapid and accurate quantification of SARS-CoV-2 serum antibodies. The immunosensor is capable of quantifying the concentrations of immunoglobulin G (IgG) and immunoglobulin M (IgM) antibodies against the SARS-CoV-2 spike protein in human serum. For IgG and IgM, it provides measurements in the range of 10.1 ng/mL − 60 µg/mL and 1.64 ng/mL − 50 µg/mL, respectively, and both antibodies can be assayed in 13 min. We also developed device stabilization and storage strategies to achieve stable performance of the immunosensor within 24-week storage at room temperature. We evaluated the performance of the immunosensor using COVID-19 patient serum samples collected at different time points after symptom onset. The rapid and sensitive detection of IgG and IgM provided by our immunosensor fulfills the need of rapid COVID-19 serology testing for both point-of-care diagnosis and population immunity screening.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».