Label-Free Saliva Test for Rapid Detection of Coronavirus Using Nanosensor-Enabled SERS
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
The recent COVID-19 pandemic has highlighted the inadequacies of existing diagnostic techniques and the need for rapid and accurate diagnostic systems. Although molecular tests such as RT-PCR are the gold standard, they cannot be employed as point-of-care testing systems. Hence, a rapid, noninvasive diagnostic technique such as Surface-enhanced Raman scattering (SERS) is a promising analytical technique for rapid molecular or viral diagnosis. Here, we have designed a SERS- based test to rapidly diagnose SARS-CoV-2 from saliva. Physical methods synthesized the nanostructured sensor. It significantly increased the detection specificity and sensitivity by ~ten copies/mL of viral RNA (~femtomolar concentration of nucleic acids). Our technique combines the multiplexing capability of SERS with the sensitivity of novel nanostructures to detect whole virus particles and infection-associated antibodies. We have demonstrated the feasibility of the test with saliva samples from individuals who tested positive for SARS-CoV-2 with a specificity of 95%. The SERS-based test provides a promising breakthrough in detecting potential mutations that may come up with time while also preparing the world to deal with other pandemics in the future with rapid response and very accurate results.
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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