Staphylococcus aureus Detection in Milk Using a Thickness Shear Mode Acoustic Aptasensor with an Antifouling Probe Linker
Notice bibliographique
Résumé
Contamination of food by pathogens can pose a serious risk to health. Therefore, monitoring for the presence of pathogens is critical to identify and regulate microbiological contamination of food. In this work, an aptasensor based on a thickness shear mode acoustic method (TSM) with dissipation monitoring was developed to detect and quantify Staphylococcus aureus directly in whole UHT cow’s milk. The frequency variation and dissipation data demonstrated the correct immobilization of the components. The analysis of viscoelastic properties suggests that DNA aptamers bind to the surface in a non-dense manner, which favors the binding with bacteria. The aptasensor demonstrated high sensitivity and was able to detect S. aureus in milk with a 33 CFU/mL limit of detection. Analysis was successful in milk due to the sensor’s antifouling properties, which is based on 3-dithiothreitol propanoic acid (DTTCOOH) antifouling thiol linker. Compared to bare and modified (dithiothreitol (DTT), 11-mercaptoundecanoic acid (MUA), and 1-undecanethiol (UDT)) quartz crystals, the sensitivity of the sensor’s antifouling in milk improved by about 82–96%. The excellent sensitivity and ability to detect and quantify S. aureus in whole UHT cow’s milk demonstrates that the system is applicable for rapid and efficient analysis of milk safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».