Microfluidic Sensor Based on Cell-Imprinted Polymer-Coated Microwires for Conductometric Detection of Bacteria in Water
Notice bibliographique
Résumé
The rapid, inexpensive, and on-site detection of bacterial contaminants using highly sensitive and specific microfluidic sensors is attracting substantial attention in water quality monitoring applications. Cell-imprinted polymers (CIPs) have emerged as robust, cost-effective, and versatile recognition materials with selective binding sites for capturing whole bacteria. However, electrochemical transduction of the binding event to a measurable signal within a microfluidic device to develop easy-to-use, compact, portable, durable, and affordable sensors remains a challenge. For this paper, we employed CIP-functionalized microwires (CIP-MWs) with an affinity towards E. coli and integrated them into a low-cost microfluidic sensor to measure the conductometric transduction of CIP–bacteria binding events. The sensor comprised two CIP-MWs suspended perpendicularly to a PDMS microchannel. The inter-wire electrical resistance of the microchannel was measured before, during, and after exposure of CIP-MWs to bacteria. A decline in the inter-wire resistance of the sensor after 30 min of incubation with bacteria was detected. Resistance change normalization and the subsequent analysis of the sensor’s dose-response curve between 0 to 109 CFU/mL bacteria revealed the limits of detection and quantification of 2.1 × 105 CFU/mL and 7.3 × 105 CFU/mL, respectively. The dynamic range of the sensor was 104 to 107 CFU/mL where the bacteria counts were statistically distinguishable from each other. A linear fit in this range resulted in a sensitivity of 7.35 μS per CFU/mL. Experiments using competing Sarcina or Listeria cells showed specificity of the sensor towards the imprinted E. coli cells. The reported CIP-MW-based conductometric microfluidic sensor can provide a cost-effective, durable, portable, and real-time solution for the detection of pathogens in water.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».