Machine-learning-assisted waveguide scattering microscopy for the immunological detection of bovine brucellosis: A proof concept

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMackenzie Presbyterian University-
Autor(es): dc.contributorMackenzie Presbyterian Institute-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)-
Autor(es): dc.creatorFonsaca, Jéssica E.S.-
Autor(es): dc.creatorTeixeira, Wanderson S.R.-
Autor(es): dc.creatorTieppo, Bianca-
Autor(es): dc.creatorRaitz, Cesar-
Autor(es): dc.creatorRehan, Mohd-
Autor(es): dc.creatorGerosa, Rodrigo M.-
Autor(es): dc.creatorMegid, Jane-
Autor(es): dc.creatorAppolinário, Camila M.-
Autor(es): dc.creatorSalles, Maiara O.-
Autor(es): dc.creatorSaito, Lúcia A.M.-
Autor(es): dc.creatorVale, Daniella L.-
Autor(es): dc.creatorGrasseschi, Daniel-
Autor(es): dc.creatorde Matos, Christiano J.S.-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T21:54:40Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T21:54:40Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2025-06-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1016/j.snb.2025.137458-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/298896-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/298896-
Descrição: dc.descriptionPhotonic biosensors based on optical waveguides are at the forefront of biosensing technology, offering exceptional sensitivity and robustness. This study presents a proof-of-concept for detecting Brucella abortus antibodies in bovine serum using He-Ne laser-excited integrated optical waveguides. The antigen-antibody interactions in positive samples resulted in agglutination, forming scattering spots on the light-coupled waveguide, while no such spots were observed in negative samples. These spots were imaged over time using a microscope-coupled camera, generating 718 images that were processed to create a dataset for an artificial neural network (ANN). The ANN accurately distinguished between positive and negative samples, achieving 98.6 % accuracy, 98.7 % precision, and 98.7 % recall, with only a 1.4 % loss. This method detected bacterial antibodies in real animal samples within 20 min, using just 100 µL of reagents without requiring prior waveguide surface modification for antigen immobilization. Combining light scattering-based sensing protocols in photonic waveguides with machine learning tools offers a promising pathway for revolutionizing infectious disease diagnostics.-
Descrição: dc.descriptionFinanciadora de Estudos e Projetos-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionInstituto Serrapilheira-
Descrição: dc.descriptionSchool of Engineering Mackenzie Presbyterian University, Rua da Consolação, 930, SP-
Descrição: dc.descriptionMackGraphe - Mackenzie Institute for Research in Graphene and Nanotechnologies Mackenzie Presbyterian Institute, Rua da Consolação, 896, SP-
Descrição: dc.descriptionSchool of Veterinary Medicine and Animal Science - São Paulo State University-UNESP, Walter Mauricio Correa, SP-
Descrição: dc.descriptionChemistry Institute - Federal University of Rio de Janeiro-UFRJ, Avenida Athos da Silveira Ramos, RJ-
Descrição: dc.descriptionSchool of Veterinary Medicine and Animal Science - São Paulo State University-UNESP, Walter Mauricio Correa, SP-
Descrição: dc.descriptionFinanciadora de Estudos e Projetos: 01.22.0208.00-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2018/25339-4-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2020/13288-6-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2022/07892-3-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2023/04830-0-
Descrição: dc.descriptionInstituto Serrapilheira: R-2012-37959-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationSensors and Actuators B: Chemical-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectArtificial neural network-
Palavras-chave: dc.subjectImage processing-
Palavras-chave: dc.subjectLight scattering-
Palavras-chave: dc.subjectPhotonics biosensor-
Palavras-chave: dc.subjectSilicon nitride waveguide-
Título: dc.titleMachine-learning-assisted waveguide scattering microscopy for the immunological detection of bovine brucellosis: A proof concept-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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