Flexible Organic Electrolyte Gated FET Biosensor with Integrated Soft Fluidics for Cortisol Monitoring in Oral Samples
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Electrolyte Gated Field Effect Transistor (EGFET) devices are ideal biosensor platforms as they require small sample volumes, can directly transduce biomolecule quantities to electrical signals, and have a fast sensor response time, making them a desirable candidate for future integration into a Point of Care (PoC) device. However, the lack of emphasis on EGFET device integration with fluidic sample handling has led to very few architectures that are PoC viable in their present states. In response, we have created the first flexible, organic, electrolyte gated FET (OEGFET) cortisol sensor, with integrated soft fluidic microchannels. Our OEGFET demonstrates excellent cortisol sensing properties, with improved longevity, electrical characteristics, and detection range over previously published OEGFET devices. The device demonstrates robustness to repeated testing and preserved bioactivity over a period of 15 days. The nominal operating voltage is up to 5V, 4x lower than the previously reported device. The broad cortisol sensitivity range of 27.6µM - 2.76pM comprehensively covers the physiological concentration range of cortisol in saliva, with a detection limit 10x lower than our previous device. The integrated device is low temperature and low-cost fabricated onto flexible polymer substrates, tailored as the first such PoC compatible EGFET oral biosensor reported.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle