Continuous optical detection of small-molecule analytes in complex biomatrices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current technology for measuring specific biomarkers – continuously in complex samples, without sample preparation – is limited to just handful of molecules such as glucose and blood oxygen. In this work, we present the first optical biosensor system that enables continuous detection of a wide range of biomarkers in complex samples, such as human plasma. Our system employs a modular duplex-bubble switch (DBS) architecture that converts aptamers into structure-switching fluorescence probes whose affinity and kinetics can be readily tuned. These DBS constructs are coupled to a fiber-optic detector that measures the fluorescence change only within an evanescent field, thereby minimizing the impact of background autofluorescence and enabling direct detection of analytes at physiologically relevant concentrations even in interferent-rich sample matrices. Using our system, we achieved continuous detection of dopamine in artificial cerebrospinal fluid for >24 hours with sub-second resolution and a limit of detection (LOD) of 1 µM. We subsequently demonstrated the system’s generalizability by configuring it to detect cortisol with nanomolar sensitivity in undiluted human plasma. Both sensors achieved LODs orders of magnitude lower than the K D of the DBS element, highlighting the potential to achieve sensitive detection even when using aptamers with modest affinity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».