Development of a QCM-D based biosensor for detection of waterborne E. coli O157:H7
Notice bibliographique
Résumé
The contamination of drinking water by microbial pathogens is recognized as one of the most pressing water supply problems of our day. To minimize the impact of pathogens and parasites on the environment and public health, accurate methods are needed to evaluate their presence and concentration. Although various techniques exist to detect certain pathogens in water (e.g., immunofluorescence or PCR techniques), these are time- and labor-intensive. A direct, real-time method for detection and quantification of target organisms would thus be very useful for rapid diagnosis of water safety. A quartz crystal microbalance with dissipation monitoring (QCM-D) based biosensor for detection of waterborne pathogens (i.e., Escherichia coli O157:H7) was developed. The detection platform is based on the immobilization of affinity purified antibodies onto gold coated QCM-D quartz crystals via a cysteamine self-assembled monolayer. The results show that the optimal sensor response is the initial slope of the dissipation shift. A highly log-log linear response is obtained for detection of E. coli O157:H7 over a broad range of cell concentration from 3 x 105 to 1 x 109 cells/mL. The prepared biosensor also exhibits a log-log linear working range from 107 to 109 cells/mL for E. coli K12 D21, a non-pathogenic model organism. The biosensor also shows satisfactory selectivity using Bacillus subtilis . To our knowledge, this is the first study demonstrating the use of the slope of the dissipation shift as a sensor response when using QCM-D technology.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».