Impact of Joule Heating on Electrokinetic Lateral Flow Assay
Notice bibliographique
Résumé
Lateral flow assays (LFAs) are indispensable tools for point-of-care testing. However, their typically high limit of detection (LOD) restricts their applicability in many applications. Recent advances have shown that coupling LFAs with electrophoresis can lower the LOD by orders of magnitude without compromising the assay's simplicity, speed, or cost. Nevertheless, Joule heating resulting from the applied electric current unavoidably raises the temperature of the test strip, which may lead to biomolecule denaturation and a deterioration in sensitivity. We used a two-stage, double-antigen lateral flow assay for the detection of IgG antibodies against hepatitis B surface antigen (HBsAg) in human serum. In the first stage, IgG antibodies reacted with immobilized HBsAg during capillary flow. In the second stage, protein G conjugated with Au nanoparticles was electrophoretically driven through the test strip, resulting in the formation of labeled immune complexes. The second stage was accompanied by Joule heating of the membrane. We demonstrate that membrane overheating (exceeding 80 °C) causes a 42-fold increase in the LOD (decrease of sensitivity), along with the emergence of false-positive results. In this study, we identify the key parameters influencing heating, such as buffer composition and ionic strength, common additives (e.g., surfactants, electroosmotic flow mediators, cations), applied voltage, and test strip geometry. These findings offer practical guidance for the development of electrokinetic assays, enabling operation within a controlled thermal regime and eliminating the need for extensive thermal profiling.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».