Noninvasive Label-Free Detection of Cortisol and Lactate Using Graphene Embedded Screen-Printed Electrode
Notice bibliographique
Résumé
A sensitive and specific immunosensor for the detection of the hormones cortisol and lactate in human or animal biological fluids, such as sweat and saliva, was devised using the label-free electrochemical chronoamperometric technique. By using these fluids instead of blood, the biosensor becomes noninvasive and is less stressful to the end user, who may be a small child or a farm animal. Electroreduced graphene oxide (e-RGO) was used as a synergistic platform for signal amplification and template for bioconjugation for the sensing mechanism on a screen-printed electrode. The cortisol and lactate antibodies were bioconjugated to the e-RGO using covalent carbodiimide chemistry. Label-free electrochemical chronoamperometric detection was used to analyze the response to the desired biomolecules over the wide detection range. A detection limit of 0.1 ng mL−1 for cortisol and 0.1 mM for lactate was established and a correlation between concentration and current was observed. A portable, handheld potentiostat assembled with Bluetooth communication and battery operation enables the developed system for point-of-care applications. A sandwich-like structure containing the sensing mechanisms as a prototype was designed to secure the biosensor to skin and use capillary action to draw sweat or other fluids toward the sensing mechanism. Overall, the immunosensor shows remarkable specificity, sensitivity as well as the noninvasive and point-of-care capabilities and allows the biosensor to be used as a versatile sensing platform in both developed and developing countries.
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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) | 0,001 | 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 ».