Integrating Water Purification with Electrochemical Aptamer Sensing for Detecting SARS-CoV-2 in Wastewater
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Wastewater analysis of pathogens, particularly SARS-CoV-2, is instrumental in tracking and monitoring infectious diseases in a population. This method can be used to generate early warnings regarding the onset of an infectious disease and predict the associated infection trends. Currently, wastewater analysis of SARS-CoV-2 is almost exclusively performed using polymerase chain reaction for the amplification-based detection of viral RNA at centralized laboratories. Despite the development of several biosensing technologies offering point-of-care solutions for analyzing SARS-CoV-2 in clinical samples, these remain elusive for wastewater analysis due to the low levels of the virus and the interference caused by the wastewater matrix. Herein, we integrate an aptamer-based electrochemical chip with a filtration, purification, and extraction (FPE) system for developing an alternate in-field solution for wastewater analysis. The sensing chip employs a dimeric aptamer, which is universally applicable to the wild-type, alpha, delta, and omicron variants of SARS-CoV-2. We demonstrate that the aptamer is stable in the wastewater matrix (diluted to 50%) and its binding affinity is not significantly impacted. The sensing chip demonstrates a limit of detection of 1000 copies/L (1 copy/mL), enabled by the amplification provided by the FPE system. This allows the integrated system to detect trace amounts of the virus in native wastewater and categorize the amount of contamination into trace (<10 copies/mL), medium (10-1000 copies/mL), or high (>1000 copies/mL) levels, providing a viable wastewater analysis solution for in-field use.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle