Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Kocabas, Umut Gorkem" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • [ X ]
    Öğe
    Novel Anthocyanin-Based Colorimetric Assay for the Rapid, Sensitive, and Quantitative Detection of Helicobacter pylori
    (Amer Chemical Soc, 2021) Celik, Cagla; Sezgin, Gulten Can; Kocabas, Umut Gorkem; Gursoy, Sebnem; Ildiz, Nilay; Tan, Weihong; Ocsoy, Ismail
    Several different diagnostic tests have been reported for rapid, sensitive, and economical detection of bacterial pathogens, but most lack widespread and practical use in the clinic. In this study, we used anthocyanins from red cabbage (Brassica oleracea) as a natural pH indicator and, for the first time, incorporated this agent into a simple, rapid, and economical colorimetric strategy for the detection of Helicobacter pylori (H. pylori) (RCE@test). We prepared two sets of RCE@test solutions (test 1 is purple, and test 2 is blue) in different forms, including liquid, adsorbed filter paper, and agar, and investigated the performance of each RCE@test as a function of the test volume, H. pylori concentration, and reaction time. To elucidate the effect of the pathophysiological environment on these RCE@tests, H. pylori in an artificial gastric fluid was also detected. The 10 and 1 CFU/mL H. pylori suspensions were detected in 15 min and 3 h, respectively, and the limit of detection was determined down to 1 CFU/mL. We experimentally demonstrated the advantages of the RCE@test for detection of H. pylori by comparing it to a commercially available rapid urease test, the CLO test (Campylobacter-like organism test). In addition to colorimetric detection by the naked eyes, RGB (Red Green Blue) and Delta-E analysis in image-processing software was run to quantitatively monitor changes of color in the RCE@test using a smartphone application. Finally, we propose that this test provides simple, effective, rapid, and inexpensive detection and that it can be easily implemented for clinical use.

| Hitit Üniversitesi | Kütüphane | Açık Bilim Politikası | Açık Erişim Politikası | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı, Çorum, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2026 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim