Recent advances in aptamer-based biosensors for viral detection
Notice bibliographique
Résumé
Viral pathogens pose a persistent and devastating threat to global health, as starkly demonstrated by recent pandemics. The cornerstone of an effective response is rapid and reliable viral detection. Yet, conventional methods like viral culture, immunoassays, and nucleic acid amplification tests are hampered by limitations in speed, cost, sensitivity, and portability. Aptamers, single-stranded DNA or RNA oligonucleotides selected in vitro, have emerged as powerful molecular recognition elements that rival antibody affinity while offering superior thermal stability, manufacturability, and design flexibility. These attributes make them ideal for integration into next-generation biosensors. This review systematically summarizes recent advancements in aptamer-based biosensors for viral detection. It provides a comprehensive analysis of key methodologies for selecting virus-specific aptamers and a detailed examination of the various signal transduction mechanisms employed, including electrochemical, fluorescent, colorimetric, Surface Plasmon Resonance (SPR), and Surface-Enhanced Raman Scattering (SERS) biosensors. By critically evaluating the integration of high-affinity aptamers with diverse biosensing architectures, this work aims to establish a clear framework for understanding current progress and future directions. The review underscores the potential of these biosensors to deliver the rapid, sensitive, and field-deployable devices urgently needed for pandemic preparedness and effective viral outbreak management.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».