Next‐Generation Wound Care: Aptamer‐Conjugated Polydiacetylene/Polyurethane Nanofibrous Biosensors for Selective In Situ Colorimetric Detection of <i>Pseudomonas</i>
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
Abstract Biosensors for wound dressings can enable point‐of‐care monitoring of wound bed health by exhibiting a color change visible to the naked eye, to alert healthcare providers of the presence of pathogenic bacteria. Here, a polydiacetylene‐based electrospun nanofibrous wound dressing for the detection of Pseudomonas aeruginosa is reported. Using conventional blend electrospinning, two diacetylene monomers—10,12‐pentacosadiynoic acid (PCDA) and 10,12‐tricosadiynoic acid (TCDA)—are separately electrospun alongside polyurethane as a supporting matrix polymer. The differences in side‐chain length impact the sensitivity of the nanofibers in detecting P. aeruginosa . Furthermore, two DNA aptamers are conjugated to the polydiacetylenes to achieve targeted detection of P. aeruginosa . The aptamer‐modified dressings show improved sensitivity of detection toward eight strains of P. aeruginosa compared to the unmodified membranes. Furthermore, the aptamer‐modified membranes do not respond to non‐target bacteria methicillin‐resistant Staphylococcus aureus (MRSA), Staphylococcus aureus , and Escherichia coli within 3 h of direct contact. Reducing the chain‐length of the diacetylene monomer by substituting PCDA with TCDA boosts the colorimetric response by a factor of >2x compared to the aptamer‐modified PCDA membranes, at the cost of reduced specificity. The aptamer‐conjugated polydiacetylene membranes show promise for application in point‐of‐care wound dressings for improved specificity of detection of 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 | 0,001 |
| 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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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