Ultrasensitive Lateral Flow Immunoassay of Fluoroquinolone Antibiotic Gatifloxacin Using Au@Ag Nanoparticles as a Signal-Enhancing Label
Notice bibliographique
Résumé
Gatifloxacin (GAT), an antibiotic belonging to the fluoroquinolone (FQ) class, is a toxicant that may contaminate food products. In this study, a method of ultrasensitive immunochromatographic detection of GAT was developed for the first time. An indirect format of the lateral flow immunoassay (LFIA) was performed. GAT-specific monoclonal antibodies and labeled anti-species antibodies were used in the LFIA. Bimetallic core@shell Au@Ag nanoparticles (Au@Ag NPs) were synthesized as a new label. Peroxidase-mimic properties of Au@Ag NPs allowed for the catalytic enhancement of the signal on test strips, increasing the assay sensitivity. A mechanism of Au@Ag NPs-mediated catalysis was deduced. Signal amplification was achieved through the oxidative etching of Au@Ag NPs by hydrogen peroxide. This resulted in the formation of gold nanoparticles and Ag+ ions, which catalyzed the oxidation of the peroxidase substrate. Such “chemical enhancement” allowed for reaching the instrumental limit of detection (LOD, calculated by Three Sigma approach) and cutoff of 0.8 and 20 pg/mL, respectively. The enhanced assay procedure can be completed in 21 min. The enhanced LFIA was tested for GAT detection in raw meat samples, and the recoveries from meat were 78.1–114.8%. This method can be recommended as a promising instrument for the sensitive detection of various toxicants.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».