Fabrication of fluorescent pH-responsive protein–textile composites
Notice bibliographique
Résumé
Wearable pH sensors are useful tools in the healthcare and fitness industries, allowing consumers to access information related to their health in a convenient manner via the monitoring of body fluids. In this work, we tailored novel protein-textile composites to fluorescently respond to changing pH. To do so, we used amyloid curli fibers, a key component in the extracellular matrix of Escherichia coli, as genetic scaffold to fuse a pH-responsive fluorescent protein, pHuji. Engineered amyloids form macroscopic and environmentally resistant aggregates that we isolated to use as stand-alone hydrogel-based sensors, and that we trapped within textile matrices to create responsive bio-composites. We showed that these composites were mechanically robust and vapor-permeable, thus exhibiting favorable characteristics for wearable platforms. CsgA-pHuji fibers integrated in the textile allowed the final device to respond to pH changes and distinguish between alkaline and acidic solutions. We demonstrated that the resulting composites could sustain their fluorescence response over days, and that their sensing ability was reversible for at least 10 high/low pH cycles, highlighting their potential for continuous monitoring. Overall, we introduced a biosynthesized amyloid-based textile composite that could be used as biosensing patch for a variety of applications in the smart textile industry.
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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) | 0,001 | 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 ».