Development of a rapid and sensitive RPA-CRISPR/Cas12a-based assay for the detection of <i>Brucella melitensis</i>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Brucellosis, a zoonotic disease caused by Brucella species, presents significant public health challenges due to its complex diagnosis and the limited availability of rapid detection methods. To address these challenges, we developed a novel detection method that integrates recombinase polymerase amplification (RPA) with the CRISPR/Cas12a system, enabling dual readout through fluorescence (FL) and lateral flow strip (LFS) detection. The RPA-CRISPR/Cas12a-FL assay demonstrated an impressive detection limit of 1 copy/μL, which is 10 times more sensitive than quantitative polymerase chain reaction, while the RPA-CRISPR/Cas12a-LFS method achieved a detection limit of 10 copies/μL, comparable to nested PCR. Specificity testing confirmed the robustness of the assay, as it produced strong signals exclusively for Brucella without cross-reactivity with other bacterial species. Clinical validation using serum samples from 24 confirmed brucellosis patients and six healthy controls demonstrated a 100% concordance with serological results, underscoring the reliability of this method for clinical applications. This assay provides a rapid, sensitive, and specific tool for Brucella detection, suitable for both laboratory and field settings, and holds significant potential for enhancing the diagnosis and control of brucellosis. IMPORTANCE Brucellosis is a significant zoonotic disease, and rapid and accurate diagnosis is crucial for its treatment and control. To address this need, we developed a novel detection method that combines recombinant enzyme polymerase amplification with a CRISPR/Cas12a system, achieving dual readout through fluorescence and lateral flow strips. The test demonstrates excellent sensitivity and specificity, with clinical validation confirming complete concordance with serological results. This approach offers a fast, reliable, and field-deployable solution for brucellosis diagnosis, significantly enhancing disease management and public health outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».