Editors’ Choice—A Miniaturized Enzymatic Biosensor for Detection of Sensory-Evoked D-serine Release in the Brain
Notice bibliographique
Résumé
D-serine has been implicated as a brain messenger with central roles in neural signaling and plasticity. Disrupted levels of D-serine in the brain have been associated with neurological disorders, including schizophrenia, depression and Alzheimer’s disease. Electrochemical biosensors are attractive tools for measuring real-time in vivo D-serine concentration changes. Current biosensors suffer from relatively large sizes (≥25 μm) making localized cellular measurements challenging, especially for single cell studies. In this work, a robust methodology for the fabrication of a reproducible miniaturized 10 μm D-serine detecting amperometric biosensor was developed. The miniature biosensor incorporated yeast D-amino acid oxidase immobilized on a poly-meta-phenylenediamine modified 10 μm Pt disk microelectrode. The biosensor offered a limit of detection of 0.361 μM (RSD < 10%) with high sensitivity (283 μA cm−2 mM−1, R2 = 0.983). The biosensor was stable for over four hours of continuous use, demonstrated a storage stability of four days and high analyte selectivity. Biosensor selectivity was validated with LC-MS and interferences with yeast D-amino acid oxidase were evaluated using drugs believed to stimulate D-serine release. Ex vivo D-serine measurements were made from Xenopus laevis tadpole brains, demonstrating the utility of the biosensors for measurements on living tissue. We observed that D-serine levels in the brain fluctuate with sensory experience. The biosensors were also used in vivo successfully. Taken together, this study addresses factors for successful and reproducible miniature biosensor fabrication for measuring D-serine in biological samples, for pharmacological evaluation, and for designing point of care devices.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,020 |
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 ».