Nanopore sensors for viral particle quantification: current progress and future prospects
Notice bibliographique
Résumé
Rapid, inexpensive, and laboratory-free diagnostic of viral pathogens is highly critical in controlling viral pandemics. In recent years, nanopore-based sensors have been employed to detect, identify, and classify virus particles. By tracing ionic current containing target molecules across nano-scale pores, nanopore sensors can recognize the target molecules at the single-molecule level. In the case of viruses, they enable discrimination of individual viruses and obtaining important information on the physical and chemical properties of viral particles. Despite classical benchtop virus detection methods, such as amplification techniques (e.g., PCR) or immunological assays (e.g., ELISA), that are mainly laboratory-based, expensive and time-consuming, nanopore-based sensing methods can enable low-cost and real-time point-of-care (PoC) and point-of-need (PoN) monitoring of target viruses. This review discusses the limitations of classical virus detection methods in PoN virus monitoring and then provides a comprehensive overview of nanopore sensing technology and its emerging applications in quantifying virus particles and classifying virus sub-types. Afterward, it discusses the recent progress in the field of nanopore sensing, including integrating nanopore sensors with microfabrication technology, microfluidics and artificial intelligence, which have been demonstrated to be promising in developing the next generation of low-cost and portable biosensors for the sensitive recognition of viruses and emerging pathogens.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».