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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques

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Autor(es):
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Soares, Juliana Coatrini [1] ; Soares, Andrey Coatrini [2] ; Rodrigues, Valquiria Cruz [1] ; Oiticica, Pedro Ramon Almeida [1] ; Raymundo-Pereira, Paulo Augusto [1] ; Bott-Neto, Jose Luiz [1] ; Buscaglia, Lorenzo A. [1] ; de Castro, Lucas Daniel Chiba [1] ; Ribas, Lucas C. [1, 3] ; Scabini, Leonardo [1] ; Brazaca, Lais C. [4, 5] ; Correa, Daniel S. [2] ; Mattoso, Luiz Henrique C. [2] ; de Oliveira, Maria Cristina Ferreira [3] ; de Carvalho, Andre Carlos Ponce Leon Ferreira [3] ; Carrilho, Emanuel [4, 5] ; Bruno, Odemir M. [1] ; Melendez, Matias Eliseo [6] ; Oliveira Jr, Osvaldo N.
Número total de Autores: 19
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Sao Carlos Inst Phys IFSC, BR-13566590 Sao Carlos, SP - Brazil
[2] Embrapa Instrumentacao, Nanotechnol Natl Lab Agr LNNA, BR-13560970 Sao Carlos, SP - Brazil
[3] Univ Sao Paulo, Inst Math & Comp Sci ICMC, BR-13566590 Sao Carlos, SP - Brazil
[4] Univ Sao Paulo, Sao Carlos Inst Chem IQSC, BR-13566590 Sao Carlos, SP - Brazil
[5] Natl Inst Sci & Technology Bioanalyt INCTBio, BR-13083970 Campinas, SP - Brazil
[6] Little Prince Coll, Pele Little Prince Res Inst, Little Prince Complex Curitiba, BR-80250060 Curitiba, PR - Brazil
Número total de Afiliações: 6
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: MATERIALS CHEMISTRY FRONTIERS; v. 5, n. 15, p. 5658-5670, AUG 7 2021.
Citações Web of Science: 0
Resumo

We report on genosensors to detect an ssDNA sequence from the SARS-CoV-2 genome, which mimics the GU280 gp10 gene (coding the viral nucleocapsid phosphoprotein), using four distinct principles of detection and treating the data with information visualization and machine learning techniques. Genosensors were fabricated on either gold (Au) interdigitated electrodes for electrical and electrochemical measurements or on Au nanoparticles on a glass slide for optical measurements. They contained a matrix of 11-mercaptoundecanoic acid (11-MUA) self-assembled monolayer (SAM) onto which a layer of capture probe (cpDNA) sequence was immobilized. Detection was performed using electrical and electrochemical impedance spectroscopies and localized surface plasmon resonance (LSPR). The highest sensitivity was reached with impedance spectroscopy, including using a low-cost (US\$ 100) homemade impedance analyzer. Complementary ssDNA sequences were detected with a detection limit of 0.5 aM (0.3 copy per mu L). This performance may be attributed to the high sensitivity of the electrical impedance technique combined with an appropriate arrangement of the sequences on the electrodes and hybridization between the complementary sequences, as inferred from polarization-modulated infrared reflection absorption spectroscopy (PM-IRRAS). The selectivity of the genosensor was confirmed by plotting the impedance spectroscopy data with a multidimensional projection technique (interactive document mapping, IDMAP), where a clear separation was observed among the samples of the complementary DNA sequence at various concentrations and from buffer samples containing a non-complementary sequence and other DNA biomarkers. The diagnosis of SARS-CoV-2 mimicking sequences was also achieved with machine learning techniques applied to scanning electron microscope images taken from genosensors exposed to distinct concentrations of the complementary ssDNA sequences. In summary, the genosensors proposed here are promising for detecting SARS-CoV-2 genetic material (RNA) in biological fluids in point-of-care settings. (AU)

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