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Enregistrement W4402648904 · doi:10.3390/bios14090445

Electrochemical Impedance Spectroscopy-Based Microfluidic Biosensor Using Cell-Imprinted Polymers for Bacteria Detection

2024· article· en· W4402648904 sur OpenAlexafffund
Shiva Akhtarian, Satinder Kaur Brar, Pouya Rezai

Notice bibliographique

RevueBiosensors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDielectric spectroscopyBiosensorMicrofluidicsMaterials scienceBacteriaPolymerElectrochemistryElectrical impedanceNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)ChemistryChromatographyElectrodeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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