Selective Detection of Legionella pneumophila Serogroup 1 and 5 with a Digital Photocorrosion Biosensor Using Antimicrobial Peptide-Antibody Sandwich Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Rapid detection of Legionella pneumophila (L. pneumophila) is important for monitoring the presence of these bacteria in water sources and preventing the transmission of the Legionnaires’ disease. We report improved biosensing of L. pneumophila with a digital photocorrosion (DIP) biosensor functionalized with an innovative structure of cysteine-modified warnericin antimicrobial peptides for capturing bacteria that are subsequently decorated with anti-L. pneumophila polyclonal antibodies (pAbs). The application of peptides for the operation of a biosensing device was enabled by the higher bacterial-capture efficiency of peptides compared to other traditional ligands, such as those based on antibodies or aptamers. At the same time, the significantly stronger affinity of pAbs decorating the L. pneumophila serogroup-1 (SG-1) compared to serogroup-5 (SG-5) allowed for the selective detection of L. pneumophila SG-1 at 50 CFU/mL. The results suggest that the attractive sensitivity of the investigated sandwich method is related to the flow of an extra electric charge between the pAb and a charge-sensing DIP biosensor. The method has the potential to offer highly specific and sensitive detection of L. pneumophila as well as other pathogenic bacteria and viruses.
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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 | 0,001 | 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 ».