An impedance-based chemiresistor for the real-time detection of gut microbiota-generated short-chain fatty acids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Short-chain fatty acids (SCFAs) are key molecules produced by gut bacteria in the intestine, that are absorbed into the bloodstream and strongly influence human health. SCFA disruption and imbalances have been linked to many diseases; however, they are seldom used diagnostically as their detection requires extensive sample preparation and expensive equipment. In this work, an electrochemical sensor was developed to enable real-time, quantitative measurement of SCFAs from complex samples in liquid phase without the need for extraction, evaporation, or destruction. An impedance-based sensor for in vitro detection of acetic acid, propionic acid, and butyric acid (accounting for more than 95% of SCFAs in the intestine) was fabricated by the deposition of a ZnO and polyvinyl alcohol (PVA) on the surface of a microfabricated interdigitated gold electrode. The sensor was first exposed to a broad, physiologically relevant range of concentrations of SCFAs in isolation (0.5–20 mg/ml) and unlike previously published SCFA sensors that could detect only in gas form with the aid of evaporation, it was able to detect them directly in the liquid phase at room temperature. Electrochemical impedance spectroscopy analysis was then applied to the mixture of SCFAs prepared at different ratios and in complex media at concentrations ranging from 0.5 to 10 mg/ml, which showed the capability of the sensor to measure SCFAs in experimentally relevant mixture. The recorded faradaic responses were then used to train a fit-to-data model to utilize the sensor to screen human bacterial isolates and detect which species secrete SCFAs in vitro . This work will allow for the rapid and non-destructive determination of the levels of SCFAs in complex biological samples, providing a miniaturized, highly stable, and highly sensitive sensor for real-time monitoring applications.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».