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Enregistrement W4285399475 · doi:10.1149/ma2022-01532176mtgabs

A Low-Cost Cellulose-Based POC Device for Detection of COVID-19

2022· article· en· W4285399475 sur OpenAlexaff
Sunil Walia, Amit Asthana, Juewen Liu, Sushanta K. Mitra

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrocelluloseAnalyteCelluloseMaterials scienceFilter paperMembraneFabricationConjugateAptamerRegenerated celluloseNanotechnologyChromatographyChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Point-of-care diagnostic (POC) is of utmost importance for the fight against pandemics which provides easy, instant results right at your place. POC can transform healthcare management and create superior infrastructure. In POC, employing lateral flow assays (LFAs) can accelerate the assessment and shorten the treatment time. LFA is a small handheld device made from paper that controllably delivers the analyte without the need of an active pump to the detection area to produce the signal, generally coloured nanoparticles (Au, carbon). Conventional LFA device is made of four components, sample pad, conjugate pad, nitrocellulose membrane and absorbent pad arranged sequentially. At the sample pad, the analyte is dispensed. From here, the analyte moves to the conjugate pad and hybridizes with recognition antibodies (placed onto nanoparticles) to form analyte-antibody-gold nanoparticles conjugate. Further movement takes this to the nitrocellulose membrane. Here, other recognizant antibodies are placed at the test and control line to immobilize by forming the sandwich assay with the analyte-antibody-gold nanoparticles. The excess liquid is absorbed in the absorbent pad. From these components of the LFA device, nitrocellulose membrane and antibodies need replacements as they increase the device's overall cost. Cellulose paper holds promise to counter nitrocellulose membrane; however, the development of fabrication methods for cellulose paper-based LFA devices is needed. In comparison to antibodies, aptamers improve batch-to-batch variability, ruggedness, and longevity of LFA devices. This work describes the fabrication of half-strip cellulose paper (Whatman® Grade 4 filter paper) based LFA device exploiting aptamers as the recognition element for antigen detection. The covalent bonding of aptamers was achieved by NanoCheck-ATH® (NC) and p-phenylene disothiocyanate (PDITC). NC provides plentiful amine functional groups and constricts the test line width by covalently bonding aptamer to the NC region only. The chitosan-based NanoCheck on paper assists in realizing sharp test and control lines by providing the controlled surface for PDITC reaction through amine groups. PDITC functions as a linker between NC and aptamers. Finally, a proof-of-concept nucleocapsid protein of SARS-CoV-2 as an antigen detection was shown with the minimal detectable concentration down to ~20 ng/mL with excellent selectivity towards casein, BSA, and albumin. We envisage that using facile modification chemistry of NC, PDITC, and aptamers for antigen detection will allow the fabrication of paper-based LFA devices in a roll-to-roll setting and, thus, decrease the overall cost. The developed method is generic and can be adapted to detect other antigens to fight future pandemics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
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