Functional Nucleic Acids as Bacterial Biosensors: A Focus on <i>Clostridioides difficile</i> Infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clostridioides difficile (CD) is a Gram‐positive, anaerobic, and spore‐forming bacillus that colonizes the human gut and causes a range of diseases, such as pseudomembranous colitis and antibiotic‐associated diarrhea, that are generally known as CD infection (CDI). Rapid and accurate detection of CDI with high sensitivity and specificity is crucial for patient treatment, infection control, and epidemiological monitoring. Current diagnostic methods for CDI have several limitations, such as high cost, long turnaround time, suboptimal sensitivity, and the need for specialized equipment. Hence, novel detection methods that can overcome these limitations are needed. Functional nucleic acids (FNAs) are a promising class of molecular recognition element (MRE) that can be incorporated into biosensors for detecting infectious pathogens. Several FNAs have been developed for detecting CD. In this review, an overview of CD, CDI, and current diagnostic methods for CDI and their drawbacks are provided. Furthermore, the design principles and working mechanisms of FNAs as well as their applications for the detection of pathogenic bacteria, including CD, are discussed. The potential for developing point‐of‐care paper sensors using currently available CD‐selective FNAs is also highlighted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».