Development of an Aptamer-functionalized Magnetic Particle Sample Purification Protocol for the Plasmonic Polymerase Chain Reaction Diagnosis of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundDespite having endured numerous pandemics throughout history and working with 21 st century technology, the world was still unprepared to deal with the emergence of the novel pathogen known as severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in 2019.Up until the development and distribution of effective vaccines, health officials relied heavily on diagnostics to curtail the spread of disease.Reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) still remains the gold standard for diagnosing SARS-CoV-2 due to its exceptional sensitivity and specificity.The rapid increase in the number of COVID-19 cases as well as the reliance on centralized laboratories noticeably prolonged the duration between patient sample collection and test result communication.In the meantime, asymptomatic individuals could unknowingly infect more people, thus propagating the disease throughout their community even faster.Although at-home rapid antigen tests provided diagnoses in minutes rather than days, their reduced sensitivity and varying success at detecting variants generated false-negative results, especially in patients with lower viral loads. Furthermore, clinical sample preparation techniques for SARS-CoV-2 are sub-optimal.Nasopharyngeal swabs are stored in large volumes of viral transport medium, yet only a fraction of the sample is used for subsequent nucleic acid isolation.This non-specific process co-purifies unwanted genetic material from nasal epithelial cells, thereby diluting the target RNA template, and potential PCR inhibitors.Moreover, only a few microliters of this purified sample are used in the PCR mix.Altogether, from sample collection to RT-PCR analysis, this procedure takes hours to complete.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».