Capabilities of Double-Resonance LPG and SPR Methods for Hypersensitive Detection of SARS-CoV-2 Structural Proteins: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
The danger of the emergence of new viral diseases and their rapid spread demands apparatuses for continuous rapid monitoring in real time. This requires the creation of new bioanalytical methods that overcome the shortcomings of existing ones and are applicable for point-of-care diagnostics. For this purpose, a variety of biosensors have been developed and tested in proof-of-concept studies, but none of them have been introduced for commercial use so far. Given the importance of the problem, in this study, long-period grating (LPG) and surface plasmon resonance (SPR) biosensors, based on antibody detection, were examined, and their capabilities for SARS-CoV-2 structural proteins detection were established. Supersensitive detections of structural proteins in the order of several femtomoles were achieved by the LPG method, while the SPR method demonstrated a sensitivity of about one hundred femtomoles. The studied biosensors are compatible in sensitivity with ELISA and rapid antigen tests but, in contrast, they are quantitative, which makes them applicable for acute SARS-CoV-2 infection detection, especially during the early stages of viral replication.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».