Microfluidic Sensor Based on Cell-Imprinted Polymer-Coated Microwires for Conductometric Detection of Bacteria in Water
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.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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