A Conductive Hydrogel Microneedle‐Based Assay Integrating PEDOT:PSS and Ag‐Pt Nanoparticles for Real‐Time, Enzyme‐Less, and Electrochemical Sensing of Glucose
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
Continuous glucose meters (CGMs) have tremendously boosted diabetes care by emancipating millions of diabetic patients' need for repeated self-testing by pricking their fingers every few hours. However, CGMs still suffer from major deficiencies regarding accuracy, precision, and stability. This is mainly due to their dependency on an enzymatic detection mechanism. Here a low-cost hydrogel microneedle (HMN)-CGM assay fabricated using swellable dopamine (DA)-hyaluronic acid (HA) hydrogel for glucose interrogation in dermal interstitial fluid (ISF) is introduced. Platinum and silver nanoparticles are synthesized within the 3D porous hydrogel scaffolds for nonenzymatic electrochemical sensing of the glucose. Incorporation of a highly water dispersible conductive polymer, poly(3,4-ethylenedioxythiophene) polystyrene sulfonate (PEDOT:PSS) enhances the electrical properties of HMN array, making the patch suitable as the working electrode of the sensor. The in vitro and ex vivo characterization of this newly developed HMN patch is fully studied. The performance of the HMN-CGM for real-time measurement of glucose is also shown using a rat model of type 1 diabetes. The device introduces the first HMN-based assay for tracking important disease biomarkers and expect to pave the way for next generation of polymeric-based sensors.
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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) | 0,001 | 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 découle