Ultrasensitive Nanofiber Biosensor: Rapid <i>In Situ</i> Chromatic Detection of Bacteria for Healthcare Innovation
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».