MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405467477 · doi:10.1016/j.microc.2024.112505

On-line aptamer affinity solid-phase extraction capillary electrophoresis-mass spectrometry for the determination of SARS-CoV-2 nucleocapsid protein

2024· article· en· W4405467477 sur OpenAlexaff
Hiba Salim, Laura Pont, Estela Giménez, Suttinee Poolsup, Maxim V. Berezovski, Fernando Benavente

Notice bibliographique

RevueMicrochemical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAptamerCapillary electrophoresisMass spectrometrySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ChromatographyChemistrySolid phase extractionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakExtraction (chemistry)Analytical Chemistry (journal)VirologyMolecular biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• An aptamer affinity sorbent was prepared against the SARS-CoV-2 N protein. • AA-SPE-CE-MS allowed the unequivocal and accurate determination of the N protein. • The method required important adaptations compared to previous studies. • Up to 500 times sensitivity enhancement compared to CE-MS was achieved. • The method was applied to saliva samples. Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is responsible for coronavirus disease 2019 (COVID-19), which has sparked a significant global health crisis in recent years. Among its structural proteins, the nucleocapsid protein (N protein) stands out as one of the most abundant. Despite being well-recognized as an immunodominant antigen in host immune responses and a promising diagnostic biomarker, further insight into this protein with novel analytical methods is crucial for understanding the disease mechanisms. This study focuses on the development of an aptamer affinity sorbent for the purification, preconcentration, separation, characterization, and quantification of the N protein using on-line aptamer affinity solid-phase extraction capillary electrophoresis-mass spectrometry (AA-SPE-CE-MS). Microcartridges packed with a sorbent composed of magnetic bead (MB) particles modified with an aptamer against the N protein were utilized. A rigorous optimization of several method parameters resulted in the use of a lab-made hydroxypropyl cellulose (HPC)-coated capillary to prevent protein adsorption and a neutral background electrolyte (BGE) of 10 mM ammonium acetate (pH 7.0) for the separation. The sample was loaded in the BGE, and the retained protein was subsequently eluted with 1 M acetic acid (pH 2.3). The developed method demonstrated repeatability in terms of migration times and peak areas, exhibited linearity between 2.5 and 25 µg mL −1 , and achieved a limit of detection (LOD) of 0.5 µg mL −1 , providing a sensitivity enhancement of 500 times compared to CE-MS. It was finally applied to the analysis of the N protein in human saliva, pointing out its potential for establishing accurate SARS-CoV-2 complementary analytical methods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMicrochemical JournalMême sujetSARS-CoV-2 detection and testingTravaux en français237 207