Rapid and Highly Sensitive Detection of Dopamine Using Conjugated Oxaborole-Based Polymer and Glycopolymer Systems
Notice bibliographique
Résumé
A conjugated polymer interface consisting of an oxaborole containing polymer and a glycopolymer was used for achieving very high selectivity in dopamine (DA) detection. The optimum binding affinity between the polymers promotes the selectivity to DA through a displacement mechanism while remaining unaffected by other structurally related analogs and saccharide derivatives. Real-time detection of DA with very high selectivity and sensitivity has been demonstrated by immobilizing the polymer conjugates on surface plasmon resonance (SPR) and microcantilever (MCL) sensor platforms. Using the conjugated polymer sensing layer, the SPR biosensor was capable of detecting DA in the concentration range of 1 × 10 –9 to 1 × 10 –4 mol L –1, whereas the MCL sensor showed a limit of detection (LOD) of 5 × 10 –11 mol L –1 . We find that the sensing mechanism is based on DA-induced reversible swelling of the conjugated polymer layer and this allows regeneration and reuse of the sensor multiple times. Also, we conclude that SPR is a suitable sensor platform for DA in-line detection at clinical level considering the detection time and stability, whereas MCL can achieve a much lower LOD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».