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Enregistrement W3129143828 · doi:10.1039/d0tb02951c

Delta-9-tetrahydrocannabinol (Δ<sup>9</sup>-THC) sensing using an aerosol jet printed organic electrochemical transistor (OECT)

2021· article· en· W3129143828 sur OpenAlexafffundabout
Darren Majak, Jiaxin Fan, Seongdae Kang, Manisha Gupta

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésPEDOT:PSSCyclic voltammetryActive ingredientMaterials scienceBiosensorNanotechnologyChemistryElectrochemistryElectrodeMedicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recreational use of marijuana/cannabis was legalized in Canada in 2018 and has been decriminalized in several other countries; however, the detection of impairment has remained elusive for law enforcement. The psychoactive ingredient in cannabis, delta-9-tetrahydrocannabinol (Δ9-THC), can be detected in saliva and be correlated well with the intake of cannabis. Organic electrochemical transistors (OECTs) have been used for a variety of biosensing applications like glucose, pH, ions, etc. In this work, we demonstrate the use of unfunctionalized OECTs for the detection of Δ9-THC down to 0.1 nM and 1 nM diluted in DI water and synthetic saliva buffer, respectively. These OECTs have been aerosol jet printed entirely with PEDOT:PSS as the channel material. Using a platinum gate coupled with an aerosol jet printed OECT, Δ9-THC concentration can be detected due to its oxidation reaction at the gate. These results were consistent with cyclic voltammetry measurements of Δ9-THC using Pt as the working and counter electrode. Utilizing these OECT based sensors, we have achieved high sensitivity of detection of Δ9-THC in the range from 0.1 nM to 5 μM. These OECT based Δ9-THC sensors demonstrate less than 3% error indicating good repeatability which is averaged over 15 measurements on multiple devices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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