A functionalized microwave biosensor for rapid, reagent-free detection of E. coli in water samples
Notice bibliographique
Résumé
Escherichia coli (E. coli) O157:H7 (O157), one of the most common Shiga toxin-producing E. coli, can contaminate water systems causing severe illnesses often accompanied with diarrhea and sometimes life threatening. Frequent monitoring of E. coli in water systems is critical to protect public health. Most traditional methods for E. coli detection are slow in responding to E. coli outbreaks due to the need for sample transportation from the site to the lab, expensive equipment, and highly trained personnel for the detection. This work presents a novel reagent-free detection method that employs a microwave biosensor functionalized with an antibody specific to E. coli to offer rapid and sensitive E. coli detection. By monitoring the resonance frequency shift caused by the binding between the E. coli in the water sample and the antibody coated on the sensor using a vector network analyzer (VNA), this microwave-based biosensor achieved a limit of detection (LOD) of 647 CFU/ml. This LOD can be further reduced to 6.47 CFU/ml with a simple preconcentration step prior to the sensing procedure. The sensor has also been tested to detect E. coli in natural water systems with a low-cost, palm-sized portable VNA, suggesting its excellent feasibility for real-time on-site E.coli detection.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».