A paper-based microfluidic biosensor integrating zinc oxide nanowires for electrochemical glucose detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper reports an electrochemical microfluidic paper-based analytical device (EμPAD) for glucose detection, featuring a highly sensitive working electrode (WE) decorated with zinc oxide nanowires (ZnO NWs). In addition to the common features of μPADs, such as their low costs, high portability/disposability, and ease of operation, the reported EμPAD has three further advantages. (i) It provides higher sensitivity and a lower limit of detection (LOD) than previously reported μPADs because of the high surface-to-volume ratio and high enzyme-capturing efficiency of the ZnO NWs. (ii) It does not need any light-sensitive electron mediator (as is usually required in enzymatic glucose sensing), which leads to enhanced biosensing stability. (iii) The ZnO NWs are directly synthesized on the paper substrate via low-temperature hydrothermal growth, representing a simple, low-cost, consistent, and mass-producible process. To achieve superior analytical performance, the on-chip stored enzyme (glucose oxidase) dose and the assay incubation time are tuned. More importantly, the critical design parameters of the EμPAD, including the WE area and the ZnO-NW growth level, are adjusted to yield tunable ranges for the assay sensitivity and LOD. The highest sensitivity that we have achieved is 8.24 μA·mM−1·cm−2, with a corresponding LOD of 59.5 μM. By choosing the right combination of design parameters, we constructed EμPADs that cover the range of clinically relevant glucose concentrations (0−15 mM) and fully calibrated these devices using spiked phosphate-buffered saline and human serum. We believe that the reported approach for integrating ZnO NWs on EμPADs could be well utilized in many other designs of EμPADs and provides a facile and inexpensive paradigm for further enhancing the device performance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».