Spectroscopic Methods for the Detection of Microbial Pathogens and Diagnostics of Infectious Diseases—An Updated Overview
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
Microbial pathogens cause a quarter of all deaths worldwide annually due to deadly infectious diseases. Nevertheless, the fast and precise identification of pathogens remains one of the most challenging tasks in the medical sector. Early identification and characterization of microbes through medical diagnosis could pave the way for specific treatment strategies that could dramatically improve infection management, reduce healthcare costs, mitigate increasing antimicrobial resistance, and save numerous lives. To date, numerous traditional and molecular methods have been employed to diagnose illnesses with proven accuracy, reliability, and efficiency. Here, we have reviewed the most reliable tools that are prerequisites for the rapid detection of microbes. In particular, the remarkable roles of surface-enhanced Raman scattering, Fourier-transform infrared, electrochemical impedance, near-infrared, and MALDI-TOF/TOF in the identification and characterization of pathogenic microbes are discussed in detail. The approaches described herein cover broad ranges of biomedical applications, including the diagnosis of clinical infectious diseases, epidemiology, detection of vector-borne diseases, food security, phytosanitary monitoring, biosensing, and food- and waterborne pathogen detection. Considering the current pandemic outbreak, this review briefly emphasizes the importance of rapid detection and upgraded tools for early diagnosis to prevent the loss of lives.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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