Virulent Factor‐Targeted Point‐of‐Care Biosensor for Detection of Staphylococcus Aureus Infections
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rapid detection of pathogenic bacteria like Staphylococcus aureus ( S. aureus ) is crucial for timely diagnosis and infection control. Aureolysin (Aur), an extracellular metalloprotease involved in S. aureus pathogenesis, is a promising biomarker. This study presents a rapid, low‐cost, label‐free electrochemical immunosensor for aureolysin detection using antibody‐gold (Ab‐Au) bioconjugates. Anti‐aureolysin antibodies are immobilized on gold nanospikes via 1‐Ethyl‐3‐(3‐dimethylaminopropyl)carbodiimide / N‐Hydroxysuccinimide (EDC/NHS) chemistry and screen‐printed gold electrodes (SPGEs). The detection relied on changes in peak current from antigen‐antibody complex formation, measured through differential pulse voltammetry (DPV). Selectivity tests confirmed the sensor's specificity for S. aureus , with no cross‐reactivity against Escherichia coli or Pseudomonas aeruginosa . A strong linear correlation (R 2 = 0.9739) between peak current and logarithmic S. aureus concentrations is observed, with a detection limit of 5 pg·mL⁻¹ in buffer and 2 Colony‐forming unit (CFU) mL⁻¹ in bacterial cultures. The sensor also detected S. aureus in biofilms, highlighting its potential for real‐world use. Offering rapid detection within 1h, high sensitivity, and specificity, this immunosensor is a promising point‐of‐care tool for S. aureus detection in clinical settings. This approach greatly enhances the sensor's effectiveness in real‐world clinical applications, where biofilm formation often complicates diagnosis and treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».