Aptamer-Enhanced Organic Electrolyte-Gated FET Biosensor for High-Specificity Detection of Cortisol
Notice bibliographique
Résumé
Organic field-effect transistor (FET) devices offer a low-cost manufacturing and simple integration of biorecognition molecules for biosensory applications. In electrolyte-gated organic FET (EGOFET) biosensors, a biofluid is directly integrated as the OFET gate dielectric for label-free bioelectronic sensing. The critical constraints of these devices are biofouling and the organic polymer's susceptibility to environmental effects. In this letter, we solve these issues by implementing a multilayered gate dielectric system in our low-cost OFET biosensor, encompassing the bioelectrolyte and an aptamer-enhanced top gate surface for the rapid high-sensitivity detection of cortisol in synthetic buffer solutions. To emphasize the crucial architectural and operational differences to EGOFETs, we have termed these devices as organic electrolyte-gated FET (OEGFETs). We also reported a numerical model that can be fitted to predict the behavior of the cortisol-specific OEGFET biosensors and highlighted the distinct advantages of our system, compared with the more traditional EGOFET sensors. The specificity of our cortisol biosensor is rigorously tested using two negative control biomolecules, i.e., progesterone and cortisone. Molecules that structurally resemble cortisol and like cortisols are present in detectable concentrations in the saliva. The detectable cortisol concentration range of our OEGFET biosensor is currently identified as 27.3 pM-27.3 μM.
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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) | 0,000 | 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 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 ».