Metal Microwires Functionalized with Cell-Imprinted Polymer for Capturing Bacteria in Water
Notice bibliographique
Résumé
Molecularly imprinted polymers (MIPs) and cell-imprinter polymers (CIPs) have emerged as synthetic recognition elements in biomimetic sensors. In this paper, we have conducted a parametric study to optimize a bulk polymerization methodology for uniform functionalization of stainless steel microwires (MWs) with CIPs comprising single to fourplex combinations of functional monomers (FMs). MWs are widely used in biosensors, and their functionalization with single-FM MIPs has been demonstrated. Complex MIPs comprising multiple FMs have shown enhanced selectivity toward microorganisms, but their coating on MWs has yet to be shown. Moreover, imprinting microorganisms into these coatings has not been reported. In our studies, solvent, FM, cross-linker-to-FM ratio, polymerization temperature, and time were found to significantly influence the thickness and uniformity of CIP coatings on MWs. Reproducible CIP coatings with a thickness of 2.2 ± 0.4 μm, imprinted with E. coli OP50 as the template, were achieved. E. coli rebinding assays demonstrated a 76 ± 10% capture efficiency in a suspension with an initial bacteria count of 10 4 CFU/mL, using a 3 cm long CIP-MW with an optimized fourplex CIP composition, while the capture efficiency obtained by using a single-monomer CIP composition was 30 ± 5%. Our results indicated a higher binding capacity of fourplex CIP-MWs to target bacteria, while nonsignificant binding was obtained using single-monomer CIP-MWs. The addition of N -vinylpyrrolidone significantly increased the binding performance due to its hydrophobic–hydrophilic functional groups interacting with counterparts on the surface of bacterial cells. The developed CIP-MWs can be integrated with microfluidic sensing systems as low-cost and stable working electrodes for future transduction of CIP-target binding events to an electrical read-out in CIP-based electrochemical biomimetic sensors.
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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) | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».