Optimization of a microarray-based biosensor for detection of viral pathogens
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 402693
- Danışmanlar: PROF. M. SELİM ÜNLÜ, PROF. JOHN H. CONNOR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boston University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 154
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Rapid and sensitive detection of viral infections is of signi cant importance for improving patient care and containing outbreaks that threaten public health. Although there has been an enormous e ort to develop point-of-care biosensors for viral diagnostics applications, sensitive, robust and easily portable platforms have yet to be realized. This dissertation focuses on optimization of a multiplexed immunoassay platform for viral diagnostics applications using a label-free optical biosensor termed Single-Particle Interferometric Re ectance Imaging Sensor (SP-IRIS). SP-IRIS utilizes an antibody microarray that captures the target viruses and an optical instrument that allows visualization of individual captured virus particles. Since this platform relies on capture of whole viruses, it is crucial to identify higha nity antibodies that are capable of recognizing intact virions. For this purpose, we screened various antibodies for their performance on the SP-IRIS platform. By screening 43 di erent antibodies for three di erent viruses, we demonstrated speci c and sensitive detection of di erent viruses and di erent subtypes of the same virus. This work allowed us to assemble an antibody microarray capable of multiplexed detection that has been tested in our laboratory as well as at two separate high containment facilities. Next, we adapted a di erent antibody immobilization technique, DNA-directed antibody immobilization (DDI), to the SP-IRIS platform as a means to improve the sensitivity and robustness of the assay. First, we characterized the elevation of the antibodies conjugated to a DNA sequence on a three-dimensional polymeric surface using a uorescence axial localization technique, Spectral Self-Interference Fluorescence Microscopy, determining the optimal length of the DNA linkers for SP-IRIS substrates. We subsequently showed the speci c detection of Vesicular Stomatitis Virus (VSV) expressing Ebola glycoprotein on SP-IRIS platform using the DDI approach. We showed that DNA-conjugated antibodies improve the capture eciency resulting in over a ten-fold improvement in assay sensitivity compared to directly immobilized antibodies. To demonstrate the feasibility of the DDI technique for multiplexed virus detection utilizing SP-IRIS, we used VSVs expressing Ebola, Marburg or Lassa surface glycoproteins and successfully demonstrated speci c and multiplexed detection using a DNA microarray surface. We also combined this approach with a passive microfluidic cartridge, demonstrating the feasibility of SP-IRIS as a rapid testing technique that is well suited for point-of-care applications.
Benzer Tezler
- Sayısal haritalama teknikleri kullanılarak DNA dizilimleri üzerinden lösemi hastalığının temel türlerinin yapay zeka tabanlı algoritmalar ile sınıflandırılması
Classification of main types of leukemia disease with artificial intelligence-based algorithms on the DNA sequences using digital mapping techniques
FATMA AKALIN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Meta-analysis of microRNA and gene selection using machine learning
Makine öğrenmesi kullanarak microRNA meta-analizi ve gen seçimi
ELNAZ PASHAEI
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
- Büyük boyutlu verilerde öznitelik seçimi için ikili yapay arı kolonisi yaklaşımı
Binary artificial bee colony approach for feature selection in large size data
ZEYNEP BANU ÖZGER
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU DİRİ
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT BOLAT
- Benzetilmiş tavlama algoritması ile adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sisteminin (ANFIS) eğitilmesi
Training adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS)using simulated annealing algorithm
BÜLENT HAZNEDAR
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM KALINLI
- Yapay zeka tabanlı yöntemler kullanılarak mikroarray gen verilerinin sınıflandırılması
Classification of microarray gene data using artificial intelligence based methods
MUSTAFA TURAN ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM KALINLI