MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4313397293 · doi:10.1038/s41378-022-00460-5

Label-free impedimetric immunosensor for point-of-care detection of COVID-19 antibodies

2023· article· en· W4313397293 sur OpenAlexafffund
Lian C. T. Shoute, Gaser N. Abdelrasoul, Yuhao Ma, Pedro A. Duarte, Cole T. Edwards, Ran Zhuo, Jie Zeng, Yiwei Feng, Carmen Charlton, Jamil N. Kanji, Shawn Babiuk, Jie Chen

Notice bibliographique

RevueMicrosystems & Nanoengineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCanadian Food Inspection AgencyProvincial Laboratory of Public HealthUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesMitacs
Mots-clésBiosensorCapacitanceMiniaturizationMicroelectrodeMaterials scienceAntibodyNanotechnologyPoint-of-care testingDetection limitCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Capacitive sensingElectrical impedancePoint of careChromatographyChemistryComputer scienceElectrodeBiologyMedicineImmunologyPhysicsInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has posed enormous challenges for existing diagnostic tools to detect and monitor pathogens. Therefore, there is a need to develop point-of-care (POC) devices to perform fast, accurate, and accessible diagnostic methods to detect infections and monitor immune responses. Devices most amenable to miniaturization and suitable for POC applications are biosensors based on electrochemical detection. We have developed an impedimetric immunosensor based on an interdigitated microelectrode array (IMA) to detect and monitor SARS-CoV-2 antibodies in human serum. Conjugation chemistry was applied to functionalize and covalently immobilize the spike protein (S-protein) of SARS-CoV-2 on the surface of the IMA to serve as the recognition layer and specifically bind anti-spike antibodies. Antibodies bound to the S-proteins in the recognition layer result in an increase in capacitance and a consequent change in the impedance of the system. The impedimetric immunosensor is label-free and uses non-Faradaic impedance with low nonperturbing AC voltage for detection. The sensitivity of a capacitive immunosensor can be enhanced by simply tuning the ionic strength of the sample solution. The device exhibits an LOD of 0.4 BAU/ml, as determined from the standard curve using WHO IS for anti-SARS-CoV-2 immunoglobulins; this LOD is similar to the corresponding LODs reported for all validated and established commercial assays, which range from 0.41 to 4.81 BAU/ml. The proof-of-concept biosensor has been demonstrated to detect anti-spike antibodies in sera from patients infected with COVID-19 within 1 h. Photolithographically microfabricated interdigitated microelectrode array sensor chips & label-free impedimetric detection of COVID-19 antibody.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations57
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMicrosystems & NanoengineeringMême sujetAdvanced biosensing and bioanalysis techniquesTravaux en français237 207