Nanoparticle-Enhanced Acoustic Wave Biosensor Detection of Pseudomonas aeruginosa in Food
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A biosensor was designed for detecting Pseudomonas aeruginosa (P. aeruginosa) bacteria in whole milk samples. The sensing layer involved the antifouling linking molecule 3-(2-mercaptoethanoxy)propanoic acid (HS-MEG-COOH), which was covalently linked to an aptamer for binding P. aeruginosa. The aptasensor uses the thickness shear mode (TSM) system for mass-sensitive acoustic sensing of the bacterium. High concentrations (105 CFU mL−1) of nonspecific bacteria, E. coli, S. aureus, and L. acidophilus, were tested with the aptasensor and caused negligible frequency shifts compared to P. aeruginosa. The aptasensor has high selectivity for P. aeruginosa, with an extrapolated limit of detection (LOD) of 86 CFU mL−1 in phosphate-buffered saline (PBS) and 157 CFU mL−1 in milk. To improve the sensitivity of the sensor, gold nanoparticles (AuNPs) were functionalized with the same aptamer for P. aeruginosa and flowed through the sensor following bacteria, reducing the extrapolated LOD to 68 CFU mL−1 in PBS and 46 CFU mL−1 in milk. The frequency variations in the aptasensor are proportional to various concentrations of P. aeruginosa (102–105 CFU mL−1) with and without AuNPs, respectively. The low and rapid mass-sensitive detection demonstrates the ability of the aptasensor to quantitatively identify bacterial contamination in buffer and milk.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle