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Enregistrement W4236358369 · doi:10.26434/chemrxiv.13103561

Detection of SARS-CoV-2 Viral Particles using Direct, Reagent-Free Electrochemical Sensing

2020· preprint· en· W4236358369 sur OpenAlexafffund
Hanie Yousefi, Alam Mahmud, Dingran Chang, Jagotamoy Das, Surath Gomis, Jenise B. Chen, Hansen Wang, Terek Been, Lily Yip, Eric A. Coomes, Zhijie Li, Samira Mubareka, Allison McGeer, Natasha Christie, Scott D. Gray‐Owen, Alan Cochrane, James M. Rini, Edward H. Sargent, Shana O. Kelley

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensSinai Health SystemSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésElectrodeReagentElectrochemistryChronoamperometryChemistryMaterials scienceCyclic voltammetryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This manuscript describes a new method that enables direct analysis of viral particles in unprocessed samples.Using an electrochemical readout method that requires no external reagents, we detect the SARS-CoV-2 virus in the saliva of infected patients.The approach relies on a molecular sensor tethered to the surface of a gold electrode that contains an antibody, specific to the targetof interest, which here is the SARS-CoV-2 S1 spike protein that is displayed on the viral capsule. The antibody is attached to the electrode using a negatively charged linker that is composed of DNA. When a positive potential is applied to the electrode, the sensor complex is attracted to the electrode surface. The kinetics of transport is measured using chronoamperometry and readout is possible based on the absense or precense of virus and its effect on the complex movevment on electrode surface.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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