Biosensor for Bacterial Detection Through Color Change in Culture Medium
Notice bibliographique
Résumé
Rapid and accurate bacterial detection is essential in medicine, the food industry, and environmental monitoring. This work presents the development of an optical sensor based on color changes in the culture medium that leverages the optical interaction of bacterial metabolic products. The proposed prototype operates on the principle of optical transmittance through mannitol salt agar (ASM), a selective medium for Staphylococcus aureus. As bacterial growth progresses, the medium undergoes changes in thickness and, primarily, color, which is optically measurable at specific wavelengths depending on the type of illumination provided by the simplified light-emitting diodes (LEDs). The sensor demonstrated the ability to detect bacterial growth in approximately 90–120 min, offering a significant reduction in detection time compared to traditional incubation methods. The system is characterized by its simplicity, sensitivity, low reagent consumption (up to 140 fewer reagents per test), and potential for real-time monitoring. These findings support the viability of the proposed sensor as an efficient alternative for early pathogen detection in both clinical and industrial applications. Finally, a proposal for simplifying the sensor in a system composed of a light-emitting diode and a light-dependent resistor is presented.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».