Synergistic Inhibition of Nonspecific Binding for Accurate Detection of <i>Escherichia coli</i> O157:H7 and Multilevel Signal Discrimination
Notice bibliographique
Résumé
Pathogenic Escherichia coli ( E. coli ), particularly E. coli O157:H7, is a major foodborne pathogen with significant clinical relevance, necessitating accurate and rapid subtype identification. However, the high genetic variability and biological similarity among E. coli strains pose challenges for conventional signal-strain detection methods, often resulting in false-positive outcomes. In this study, we developed a novel biosensing strategy based on plasmonic nanostructures functionalized with heterogeneous recognition elements that target two distinct epitopes of E. coli O157:H7. The sensor incorporates biological silent Raman tags for ratiometric signal output and magnetic enrichment to improve selectivity and minimize interference from nontarget bacteria. This design ensures excellent reproducibility and operational stability. The biosensor demonstrated an impressive limit of detection (LOD) of 1.2 CFU/mL, outperforming most existing methods. Furthermore, a cutoff value of 0.32 for the signal ratio yielded a positive predictive value of 98% and a negative predictive value of 94%, demonstrating a clear signal boundary and high accuracy for various types of signals. These results highlight the potential of our plasmonic biosensor as a rapid, ultrasensitive, and reliable point-of-care diagnostic tool for pathogen detection in complex food matrices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».