Facile Synthesis of Cu<sub>2</sub>O@TiO<sub>2</sub>-PtCu Nanocomposites as a Signal Amplification Strategy for the Insulin Detection
Notice bibliographique
Résumé
Novel ultrasensitive sandwich-type electrochemical immunosensor was proposed for the quantitative detection of insulin, a representative biomarker for diabetes. To this end, molybdenum disulfide nanosheet-loaded gold nanoparticles (MoS2/Au NPs) were used as substrates to modify bare glassy carbon electrodes. MoS2/Au NPs not only present superior biocompatible and large specific surface area to enhance the loading capacity of primary antibody (Ab1) but also present good electrical conductivity to accelerate electron transfer rate. Moreover, the amino-functionalized cuprous oxide decorated with titanium dioxide octahedral composites (Cu2O@TiO2-NH2) were prepared to load dendritic platinum–copper nanoparticles (PtCu NPs) to realize signal amplification strategy. The resultant nanocomposites (cuprous oxide decorated with titanium dioxide octahedral loaded dendritic platinum–copper nanoparticles) demonstrate uniform octahedral morphology and size, which effectively increases the catalytically active sites and specific surface area to load the secondary antibody (Ab2), even increases conductivity. Most importantly, the resultant nanocomposites possess superior electrocatalytic activity for hydrogen peroxide (H2O2) reduction, which present the signal amplification strategy. Under the optimal conditions, the proposed immunosensor exhibited a linear relationship between logarithm of insulin antigen concentration and amperometric response within a broad range from 0.1 pg/mL to 100 ng/mL and a limit detection of 0.024 pg/mL. Meanwhile, the immunosensor was employed to detect insulin in human serum with satisfactory results. Furthermore, it also presents good reproducibility, selectivity, and stability, which exhibits broad application prospects in biometric analysis.
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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 ».