Ultrasensitive Nanofiber Biosensor: Rapid <i>In Situ</i> Chromatic Detection of Bacteria for Healthcare Innovation
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
Rapid detection of bacterial presence in skin wounds is crucial to prevent the transition from acute to chronic wounds and the onset of systemic infections. Current methods for detecting infections, particularly at low concentrations (<1.0 × 10 5 CFU/cm 2 ), often require complex technologies and direct sampling, which can be invasive and time-consuming. Addressing this gap, we introduce a colorimetric nanofibrous biosensor enabling real-time in situ monitoring of bacterial concentrations in wounds. This biosensor employs a colorimetric hemicyanine dye (HCy) probe, which changes color in response to bacterial lipase, a common secretion in infected wounds. To enhance the biosensor’s sensitivity, we incorporated two key materials science strategies: aligning the nanofibers to promote efficient bacterial attachment and localization and integrating Tween 80, a surfactant, within the nanofiber matrix. This combination of physical and chemical cues results in a notable increase in lipase activity. The cross-aligned core–shell nanofibers, embedded with Tween 80 and HCy, demonstrate an immediate and distinct color change when exposed to as low as 3.0 × 10 4 CFU/cm 2 of common pathogens such as Pseudomonas aeruginosa and MRSA. Significantly, the presence of Tween 80 amplifies the colorimetric response, making visual detection more straightforward and four times more pronounced. Our nanobiosensor design facilitates the detection of low-concentration bacterial infections in situ without the need to remove wound dressings. This advancement marks a significant step forward in real-time wound monitoring, offering a practical tool for the early detection of clinical bacterial infections.
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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 | 0,000 | 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 découle