Nanoscale Approaches for Optical and Electrochemical Biomolecular Recognition
Notice bibliographique
Résumé
The development of new methods for the direct detection of infectious diseases (i.e., bacterial and viral infections) using reagent-free assays is an essential but challenging problem. Current electrochemical or optical measurement systems have been beneficial in developing diagnostic tools in the last decade, but their use has been limited as they require multiple preparation steps that make them non-ideal for applications in medical devices. I dedicated my Ph.D. research to developing systems that work independently and do not require additional sample preparation and washing steps. My focus can be categorized into three different venues: 1: development of an optical method to visualize bacterial contamination on common surfaces. 2: a reagent-free detection method to directly analyze viral particles and proteins that serve as biomarkers of infectious disease 3: manipulating physical properties of electrodes and electrochemical sensing surfaces for proposing affordable sensing platforms.My Ph.D. thesis includes four main chapters: 1. The first chapter consists of a literature review exploring the fundamentals of electrochemical biosensing and the current applications of nanostructuring in the construction of sensitive biosensors for in vivo and in vitro measurement. 2. A project on developing spray-on optical sensors for in situ detection of bacterial contamination in healthcare facilities. This project includes synthesizing environmentally friendly nanoparticles, InP/ZnSe/ZnS quantum dots, and their conjugation to bacteria selective aptamers. iii The construct is used in combination with a hand-held imaging device to screen surfaces for bacteria contaminations to avoid breakouts and hospital-acquired infections. 3. This chapter expands on developing a reagentless sensing method to directly detect and differentiate viral particles in a reagent-less manner. This electrochemical assay uses saliva samples and detects if the subject is infected with the SARS-CoV-2 virus in less than five minutes. 4. The invention of a physically modified electrochemical surface for achieving ultra-sensitive detection of proteins and viruses on screen printed electrodes (SPE). Using SPE allows for eliminating the need for microfabrication in order to propose affordable alternatives for point-of-care testing problems. As a proof-of-concept, we have shown the detection of viral particles and proteins in SARS-CoV-2 infected patient samples.
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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 | 0,001 | 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 ».