A Biomimetric Lactate Imprinted Smart Polymers as Capacitive Sweat Sensors
Notice bibliographique
Résumé
This paper demonstrates a non-enzymatic biomimetric flexible sweat sensor. Fabricated by multi-layered assembly, the layers comprised a conductive nanoporous carbon nanotube-cellulose nanocrystals (CNC/CNT) porous films entrained with poly (N-isopropylacrylamide) (pNIPAM) based microgel. The pNIPAM microgels based sensor films are effective for detection of ionic strength. The pNIPAM microgels coated with lactate imprinted poly (aniline/phenylboronic acid) (pANI/PBA) moieties switch off their responsivity to NaCl and instead effectively respond to lactate. As such, the printed pNIPAM microgels have been demonstrated as flexible capacitive sensor for multiplex detection of electrolyte (e.g. NaCl) and lactate levels in sweat analysis. The linear concentration range obtained for pNIPAM @CNC/CNT sensor in response to NaCl was 3-80 mM, with a limit of detection (LOD) of 0.23 mM NaCl. The lactate imprinted pANI/PBA- pNIPAM @CNC/CNT sensor resulted in a linear range of 1 mM-25 mM, and a LOD of 0.10 mM, an order of magnitude higher than the non-imprinted form. For both analytes, the sensor precision ranged from 0.5-5.0%, indicative of the overall reliability and validity. The fabricated flexible sensors were demonstrated to be effective in quantitation of electrolytes (principally NaCl) and lactate in a real sweat sample.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».