Electrochemical Impedance Spectroscopy-Based Microfluidic Biosensor Using Cell-Imprinted Polymers for Bacteria Detection
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Notice bibliographique
Résumé
The rapid and sensitive detection of bacterial contaminants using low-cost and portable point-of-need (PoN) biosensors has gained significant interest in water quality monitoring. Cell-imprinted polymers (CIPs) are emerging as effective and inexpensive materials for bacterial detection as they provide specific binding sites designed to capture whole bacterial cells, especially when integrated into PoN microfluidic devices. However, improving the sensitivity and detection limits of these sensors remains challenging. In this study, we integrated CIP-functionalized stainless steel microwires (CIP-MWs) into a microfluidic device for the impedimetric detection of E. coli bacteria. The sensor featured two parallel microchannels with three-electrode configurations that allowed simultaneous control and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) measurements. A CIP-MW and a non-imprinted polymer (NIP)-MW suspended perpendicular to the microchannels served as the working electrodes in the test and control channels, respectively. Electrochemical spectra were fitted with equivalent electrical circuits, and the charge transfer resistances of both cells were measured before and after incubation with target bacteria. The charge transfer resistance of the CIP-MWs after 30 min of incubation with bacteria was increased. By normalizing the change in charge transfer resistance and analyzing the dose–response curve for bacterial concentrations ranging from 0 to 107 CFU/mL, we determined the limits of detection and quantification as 2 × 102 CFU/mL and 1.4 × 104 CFU/mL, respectively. The sensor demonstrated a dynamic range of 102 to 107 CFU/mL, where bacterial counts were statistically distinguishable. The proposed sensor offers a sensitive, cost-effective, durable, and rapid solution for on-site identification of waterborne pathogens.
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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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