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Enregistrement W4376614094 · doi:10.1111/pim.12984

Development of a novel <scp>immunoFET</scp> technology‐based <scp>POC</scp> assay for detection of <i>Leishmania donovani</i> and <i>Leishmania major</i>

2023· article· en· W4376614094 sur OpenAlex
Nebiye Yentür Doni, Paul Bertani, Greta Volpedo, Noushin Saljoughian, Sanjay Varikuti, Greg Matlashewski, Wu Lu, Abhay R. Satoskar

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueParasite Immunology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntigenLeishmania donovaniPolyclonal antibodiesBiologyLeishmaniaAntibodyMaterials scienceVisceral leishmaniasisLeishmaniasisImmunologyParasite hostingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Leishmaniasis is considered as one of the 20 neglected tropical diseases. Current methods of leishmanial diagnosis depend on conventional laboratory‐based techniques, which are time‐consuming, costly and require special equipment and trained personnel. In this context, we aimed to provide an immuno field effect transistors (ImmunoFET) biosensor that matches the conventional standards for point‐of‐care (POC) monitoring and detection of Leishmania (L.) donovani / Leishmania major . Crude antigens prepared by repeated freeze thawing of L. donovani/L. major stationary phase promastigotes were used for ELISA and ImmunoFETs. Lesishmania ‐specific antigens were serially diluted in 1× PBS from a concentration of 10 6 –10 2 parasites/mL. A specific polyclonal antibody‐based sandwich ELISA was established for the detection of Leishmania antigens. An immunoFET technology‐based POC novel assay was constructed for the detection of Leishmania antigens. Interactions between antigen–antibody at the gate surface generate an electrical signal that can be measured by semiconductor field‐effect principles. Sensitivity was considered and measured as the change in current divided by the initial current. The final L. donovani / L. major crude antigen protein concentrations were measured as 1.50 mg/mL. Sandwich ELISA against the Leishmania 40S ribosomal protein detected Leishmania antigens could detect as few as 100 L. donovani/L. major parasites. An immunoFET biosensor was constructed based on the optimization of aluminium gallium nitride/gallium nitride (AlGaN/GaN) surface oxidation methods. The device surface was composed by an AlGaN/GaN wafer with a 23 nm AlGaN barrier layer, a 2 μm GaN layer on the silicon carbide (SiC) substrate for Leishmania binding, and coated with a specific antibody against the Leishmania 40S ribosomal protein, which was successfully detected at concentrations from 10 6 to 10 2 parasites/mL in 1× PBS. At the concentration of 10 4 parasites, the immunoFETs device sensitivities were 13% and 0.052% in the sub‐threshold regime and the saturation regime, respectively. Leishmania parasites were successfully detected by the ImmunoFET biosensor at a diluted concentration as low as 150 ng/mL. In this study, the developed ImmunoFET biosensor performed well. ImmunoFET biosensors can be used as an alternative diagnostic method to ELISA. Increasing the sensitivity and optimization of immuno‐FET biosensors might allow earlier and faster detection of leishmaniasis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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