Bovine Serum Albumin-Protected Gold Nanoclusters for Sensing of SARS-CoV-2 Antibodies and Virus
Notice bibliographique
Résumé
An approach to assess severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection (and past infection) was developed. For virus detection, the SARS-CoV-2 virus nucleocapsid protein (NP) was targeted. To detect the NP, antibodies were immobilized on magnetic beads to capture the NPs, which were subsequently detected using rabbit anti-SARS-CoV-2 nucleocapsid antibodies and alkaline phosphatase (AP)-conjugated anti-rabbit antibodies. A similar approach was used to assess SARS-CoV-2-neutralizing antibody levels by capturing spike receptor-binding domain (RBD)-specific antibodies utilizing RBD protein-modified magnetic beads and detecting them using AP-conjugated anti-human IgG antibodies. The sensing mechanism for both assays is based on cysteamine etching-induced fluorescence quenching of bovine serum albumin-protected gold nanoclusters where cysteamine is generated in proportion to the amount of either SARS-CoV-2 virus or anti-SARS-CoV-2 receptor-binding domain-specific immunoglobulin antibodies (anti-RBD IgG antibodies). High sensitivity can be achieved in 5 h 15 min for the anti-RBD IgG antibody detection and 6 h 15 min for virus detection, although the assay can be run in “rapid” mode, which takes 1 h 45 min for the anti-RBD IgG antibody detection and 3 h 15 min for the virus. By spiking the anti-RBD IgG antibodies and virus in serum and saliva, we demonstrate that the assay can detect the anti-RBD IgG antibodies with a limit of detection (LOD) of 4.0 and 2.0 ng/mL in serum and saliva, respectively. For the virus, we can achieve an LOD of 8.5 × 10 5 RNA copies/mL and 8.8 × 10 5 RNA copies/mL in serum and saliva, respectively. Interestingly, this assay can be easily modified to detect myriad analytes of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».