m+Medelevator.RU
← Поиск публикаций
Biochemical and biophysical research communications · 2024

Polylevodopa nanoplatform for lateral flow immunochromatography assay of SARS-CoV-2 and influenza A virus.

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

He Kangsong, Ye Yabing, Liu Shang, Yuan Pengcheng, Sun Wenjing, Tang Jianbin

Аннотация

At the end of 2019, an unprecedented outbreak of novel coronavirus pneumonia ravaged the global landscape, inflicting profound harm upon society. Following numerous cycles of transmission, we find ourselves in an epoch where the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) coexists alongside influenza viruses (Flu A). Swift and accurate diagnosis of SARS-CoV-2 and Flu A is imperative to stem the spread of these maladies and administer appropriate treatment. Presently, colloidal gold-based lateral flow immunoassays (Au-LFIAs) constructed through electrostatic adsorption are beset by challenges such as diminished sensitivity and feeble binding stability. In this context, we propose the adoption of black polylevodopa nanoparticles (PLDA NPs) featuring abundant carboxyl groups as labeling nanomaterials in LFIA to bolster the stability and sensitivity of SARS-CoV-2 antigens and influenza A virus identifications. The engineered PLDA-LFIAs exhibit the capacity to detect SARS-CoV-2 and Flu A within 30 min, boasting a detection threshold of 5 pg/ml for the SARS-CoV-2 antigen and 0.1 ng/ml for the Flu A H1N1 antigen, thereby underscoring their heightened sensitivity relative to Au-LFIAs. These PLDA-LFIAs hold promise for the early detection of SARS-CoV-2 and Flu A, underscoring the potential of PLDA NPs as a discerning labeling probe to heighten the sensitivity of LFIA across diverse applications.

Предметные рубрики MeSH

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты