Ready-To-Use Microwave Sensor Modified by Antibody-AuNPs Nanoconjugate for Highly Sensitive and Selective Detection of the SARS-CoV-2 Virus
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 outbreak has led to notable developments in point-of-care (POC) diagnostic devices, as they can be valuable resources in identifying and managing the spread of the pandemic. Currently, the majority of techniques demand advanced laboratory equipment and professionals to execute precise, efficient, accurate, and sensitive testing. In this work, we report a new method to significantly enhance the sensitivity of microwave sensing of the SARS-CoV-2 virus by functionalizing the sensor surface using anti-SARS-CoV-2 spike antibody-gold nanoparticle (AuNPs) conjugates. AuNPs were surface-functionalized with the antispike antibody by EDC/NHS chemistry via PEG as a linker to form the conjugate (Ab-PEG-AuNPs). The Ab-PEG-AuNPs nanoconjugate was then coated onto the sensor through APTES and used for selectively capturing the spike protein on the SARS-CoV-2 virus. The sensing performance of the modified sensor was demonstrated via both experimental measurements and numerical simulations. Our sensor exhibited high sensitivity, achieving a limit of detection of 1,000 copies/mL of the SARS-CoV-2 virus within a 60 min time frame while requiring a minimal sample volume of 100 μL. The sensor exhibits outstanding specificity in distinguishing SARS-CoV-2 from other viruses, including influenza A and B, SARS-CoV-1, and MERS-CoV. Overall, this sensor provides a sensitive and label-free alternative for COVID-19 POC diagnosis.
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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 | 0,000 | 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 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 ».