Nanomaterials-Based Electrochemical Sensors for In Vitro and In Vivo Analyses of Neurotransmitters
Notice bibliographique
Résumé
Neurotransmitters are molecules that transfer chemical signals between neurons to convey messages for any action conducted by the nervous system. All neurotransmitters are medically important; the detection and analysis of these molecules play vital roles in the diagnosis and treatment of diseases. Among analytical strategies, electrochemical techniques have been identified as simple, inexpensive, and less time-consuming processes. Electrochemical analysis is based on the redox behaviors of neurotransmitters, as well as their metabolites. A variety of electrochemical techniques are available for the detection of biomolecules. However, the development of a sensing platform with high sensitivity and selectivity is challenging, and it has been found to be a bottleneck step in the analysis of neurotransmitters. Nanomaterials-based sensor platforms are fascinating for researchers because of their ability to perform the electrochemical analysis of neurotransmitters due to their improved detection efficacy, and they have been widely reported on for their sensitive detection of epinephrine, dopamine, serotonin, glutamate, acetylcholine, nitric oxide, and purines. The advancement of electroanalytical technologies and the innovation of functional nanomaterials have been assisting greatly in in vivo and in vitro analyses of neurotransmitters, especially for point-of-care clinical applications. In this review, firstly, we focus on the most commonly employed electrochemical analysis techniques, in conjunction with their working principles and abilities for the detection of neurotransmitters. Subsequently, we concentrate on the fabrication and development of nanomaterials-based electrochemical sensors and their advantages over other detection techniques. Finally, we address the challenges and the future outlook in the development of electrochemical sensors for the efficient detection of neurotransmitters.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».