A Low-Cost Handheld Impedimetric Biosensing System for Rapid Diagnostics of SARS-CoV-2 Infections
Notice bibliographique
Résumé
Current laboratory diagnostic approaches for virus detection give reliable results, but they require a lengthy procedure, trained personnel, and expensive equipment and reagents; hence, they are not a suitable choice for home monitoring purposes. This paper addresses this challenge by developing a portable impedimetric biosensing system for the identification of COVID-19 patients. This sensing system has two main parts: a throwaway two-working electrode (2-WE) strip and a novel read-out circuit, specifically designed for simultaneous signal acquisition from both working electrodes. Highly reliable electrochemical signal tracking from multiplex immunosensors provides a potential for flexible and portable multi-biomarker detection. The electrodes' surfaces were functionalized with SARS-CoV-2 Nucleocapsid Antibody enabling the selective detection of Nucleocapsid protein (N-protein) along with self-validation in the clinical nasopharyngeal swab specimens. The proposed programmable highly sensitive impedance read-out system allows for a wide dynamic detection range, which makes the sensor capable of detecting N-protein concentrations between 0.116 and 10,000 pg/mL. This lightweight and economical read-out arrangement is an ideal prospect for being mass-produced, especially during urgent pandemic situations. Also, such an impedimetric sensing platform has the potential to be redesigned for targeting not only other infectious diseases but also other critical disorders.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».