Design to Implementation Study for Development and Patient Validation of Paper-Based Toehold Switch Diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
Access to low-burden molecular diagnostics that can be deployed into the community for testing is increasingly important and has meaningful wider implications for the well-being of societies and economic stability. Recent years have seen several new isothermal diagnostic modalities emerge to meet the need for rapid, low-cost molecular diagnostics. We have contributed to this effort through the development and patient validation of toehold switch-based diagnostics, including diagnostics for the mosquito-borne Zika and chikungunya viruses, which provided performance comparable to gold-standard reverse transcription-quantitative polymerase chain reaction (RT-qPCR) based assays. These diagnostics are inexpensive to develop and manufacture, and they have the potential to provide diagnostic capacity to low-resource environments. Here the protocol provides all the steps necessary for the development of a switch-based assay for Zika virus detection. The article takes readers through the stepwise diagnostic development process. First, genomic sequences of Zika virus serve as inputs for the computational design of candidate switches using open-source software. Next, the assembly of the sensors for empirical screening with synthetic RNA sequences and optimization of diagnostic sensitivity is shown. Once complete, validation is performed with patient samples in parallel with RT-qPCR, and a purpose-built optical reader, PLUM. This work provides a technical roadmap to researchers for the development of low-cost toehold switch-based sensors for applications in human health, agriculture, and environmental monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».