Multi‐parameter detection of diabetes mellitus on multichannel poly(dimethylsiloxane) analytical chips coupled with nanoband microelectrode arrays
Notice bibliographique
Résumé
This article demonstrates a novel method for multi-parameter detection of diabetes mellitus. We propose an approach for fabrication of a 3-D metal films array with gold and copper using electroless deposition technique on PDMS substrate. The obtained PDMS slices containing metal films are superimposed layer by layer as a sandwich structure to form 3-D metal films array. The cross-sections of the array could be used as nanoband array electrochemical detectors, which are further integrated with a multichannel microchip for simultaneously detecting multi-parameter of diabetes mellitus, including glucose and metabonomics of diabetes containing aldehyde compounds (glyoxal and methylglyoxal) and short organic acids (lactate, urate and 2-hydroxybutyrate). Under optimized separation and detection conditions, glucose, aldehyde compounds and short organic acids respond linearly in the concentration range of 10-2000, 1-500 and 5-600 μM, with the LODs of 4, 0.5 and 3 μM for glucose, aldehyde compounds and short organic acids, respectively. This system is successfully employed to detect these compounds in serums. This study reveals that the electrochemical array detectors with different materials integrated with multichannel microchip provide a flexible and inexpensive approach for routine, simultaneous and direct detection of some metabolites in metabonomics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».