Electrochemical molecularly imprinted polymer sensors in viral diagnostics: Innovations, challenges and case studies
Notice bibliographique
Résumé
Molecularly imprinted polymers (MIPs) are synthetic equivalent of antibodies and have been widely used in electrochemical sensing as recognition elements. They offer advantages over traditional recognition elements such as antibodies, nucleic acids and aptamers due to their simple synthesis, lower production costs, greater chemical and physical stability, and robust performance in diverse environments. Improved detection techniques and combining MIPs with materials like metal nanoparticles, carbon nanotubes, aptamers, metal organic frameworks, quantum dots, and electrochemically active internal probes show increasing potential. These combinations could become a reliable method for detecting viruses quickly, with performance similar or better than standard techniques. In this review article we provide detailed case studies covering ten different viruses (Bean pod mottle virus, Dengue virus, Zika virus, Foot-and-mouth disease virus, Human papillomavirus, Hepatitis C virus, Human immunodeficiency virus, Influenza A virus, Norovirus, Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2) and over forty specific examples. We summarize the recent advances in the development of electrochemical MIP-based sensors for the diagnostics of viral diseases and compare their performance. Additionally, challenges and future perspectives of MIPs as promising recognition elements are discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».