Understanding Cholesterol–Mycolic Acid–Phosphatidylcholine Interactions: Advancing Electrochemical Detection of Tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Immunodetection of active tuberculosis (TB), including in human immnodeficiency virus (HIV)-positive patients, is crucial for effective treatment and disease elimination. Mycolic acid (MA) is a key antigen for detecting TB antibodies, although antimycolic acid antibodies (AMAAs) have not yet been isolated. However, AMAA levels are elevated in TB-infected patients and can interact with mycolic acid antigen (MAA). A significant challenge in TB detection arises from the cross-reactivity of cholesterol (Ch) and anticholesterol antibodies (AChAs) due to the cholesteroid nature of MAA. For the first time, the cholesteroidal nature of MAA has been established through electrochemical experiments and supported by theoretical density functional theory (DFT) calculations. An electrochemical TB immunosensor was developed by using a glassy carbon electrode modified with MAA-confined activated carbon (GCE–AC–MAA). Electrochemical analysis of TB-positive serum revealed activity similar to that of AChA in the presence of phosphatidylcholine (PC)/MAA, demonstrating cross-reactivity. The optimal detection protocol involved preincubating TB serum in liposomes to free AMAA, followed by electrochemical immunosensor detection. DFT calculations showed that cholesterol interacts with MAA (p-band center, ε p = −11.3922 eV) but more strongly in the presence of PC/MAA (ε p = −11.2695 eV). As the p-band center approaches the Fermi level, the bond length between cholesterol and the adsorbent shortens, increasing the interaction strength. The results indicate that the shorter the bond length between the adsorbate (Ch) and the adsorbent (PC, MA, or PC/MA), the stronger the p-band center (i.e., strong binding to the atomic nucleus). These findings provide valuable insights for improving TB immunodetection strategies.
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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 ».