Detection of Sub-Nanomolar Concentration of Trypsin by Thicken-Shear Mode (TSM) Acoustic Wave Biosensor
Notice bibliographique
Résumé
The determination of protease activity is very important for disease diagnosis, drug development, and quality and safety assurance for dairy products. Therefore, the development of low-cost methods for assessing protease activity is critical. Here, we demonstrate that an acoustic wave-based biosensor operated in the thickness-shear mode (TSM) enables the low-cost detection of protease activity in real time. The TSM sensor was based on a protein substrate (PS) β-casein immobilized on a piezoelectric quartz crystal electrode. The β-casein layer was immobilized onto a gold surface by a carboxylate terminated self-assembled monolayer (SAM) of 11-mercaptoundecanoic acid (MUA). The carboxylic acid terminal was activated by the reaction of a mixture of water- soluble N-(3-Dimethylaminopropyl)-N0-ethylcarbodiimide (EDC) and N–Hydroxysuccinimide (NHS) on the electrode surfaces. We demonstrated that β-casein can form a stable assembly on a piezoelectric quartz crystal electrode. After an enzymatic reaction with trypsin, it cleaved the surface-bound β-casein substrate, which increased the frequency of the crystal in a sigmoidal manner. Trypsin was detected in the range of concentrations from 1 to 50 nM. The limit of detection was 0.2 nM. Initial reaction rates measured at different enzyme concentrations have been used to construct a calibration curve. Considering the results obtained, we believe that the TSM biosensor is a useful tool for protease 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 ».