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Enregistrement W4377087920 · doi:10.1021/acssensors.2c01349

Aptamer-Based Electrochemical Microfluidic Biosensor for the Detection of <i>Cryptosporidium parvum</i>

2023· article· en· W4377087920 sur OpenAlex

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACS Sensors · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensHealth CanadaSunnybrook Health Science CentreMcGill University Health CentreHealth Sciences CentreUniversity of CalgaryMcGill University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFaculty of Engineering, McGill UniversityMcGill University
Mots-clésAptamerCryptosporidium parvumBiosensorCryptosporidiumTap waterDetection limitMicrofluidicsColloidal goldNanotechnologyChromatographyChemistryMicrobiologyBiologyMaterials scienceMolecular biologyNanoparticleEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryptosporidium parvum is a high-risk and opportunistic waterborne parasitic pathogen with highly infectious oocysts that can survive harsh environmental conditions for long periods. Current state-of-the-art methods are limited to lengthy imaging and antibody-based detection techniques that are slow, labor-intensive, and demand trained personnel. Therefore, the development of new sensing platforms for rapid and accurate identification at the point-of-care (POC) is essential to improve public health. Herein, we propose a novel electrochemical microfluidic aptasensor based on hierarchical 3D gold nano-/microislands (NMIs), functionalized with aptamers specific to C. parvum . We used aptamers as robust synthetic biorecognition elements with a remarkable ability to bind and discriminate among molecules to develop a highly selective biosensor. Also, the 3D gold NMIs feature a large active surface area that provides high sensitivity and a low limit of detection (LOD), especially when they are combined with aptamers,. The performance of the NMI aptasensor was assessed by testing the biosensor’s ability to detect different concentrations of C. parvum oocysts spiked in different sample matrices, i.e., buffer, tap water, and stool, within 40 min detection time. The electrochemical measurements showed an acceptable LOD of 5 oocysts mL –1 in buffer medium, as well as 10 oocysts mL –1 in stool and tap water media, over a wide linear range of 10–100,000 oocysts mL –1 . Moreover, the NMI aptasensor recognized C. parvum oocysts with high selectivity while exhibiting no significant cross-reactivity to other related coccidian parasites. The specific feasibility of the aptasensor was further demonstrated by the detection of the target C. parvum in patient stool samples. Our assay showed coherent results with microscopy and real-time quantitative polymerase chain reaction, achieving high sensitivity and specificity with a significant signal difference ( p < 0.001). Therefore, the proposed microfluidic electrochemical biosensor platform could be a stepping stone for the development of rapid and accurate detection of parasites at the POC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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