Development of an electrochemical surface‐enhanced Raman spectroscopic biosensor for the direct detection of glutathione
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glutathione is an important biological free radical scavenger, aiding in the prevention of oxidative stress in living organisms. A decrease in glutathione concentration in cells or bodily fluids is associated with serious health issues including certain cancers and Alzheimer's disease. Rapid detection and quantification of salivary glutathione could play a crucial role in healthcare monitoring as well as in therapeutic progress. This paper reports on the development of a direct electrochemical surface‐enhanced Raman spectroscopic (EC‐SERS) method for the monitoring of glutathione deposited via drop casting from a prepared aqueous stock solution and measured in 0.1‐M sodium fluoride and in artificial saliva. The detection platform for this study is constructed by modifying the working electrode of a carbon screen‐printed electrode with silver nanoparticles of approximately 30 nm in diameter, followed by potassium chloride treatment to remove interfering citrate anions prior to analysis. The coupling of SERS and an applied electrochemical potential resulted in a significantly enhanced spectrum for glutathione compared with those previously reported. Vibrational mode assignment confirmed that glutathione was indeed in close proximity to the surface of the working electrode and had varying anchor points as the potential was stepped anodically. Quantitative analysis of glutathione in artificial saliva showed that the 653 cm −1 marker peak intensity varies linearly ( R 2 = 0.990) over the concentration of 0.005–1.00 mM on the modified electrode surface. The signal limit of detection of glutathione using EC‐SERS in artificial saliva was determined to be 5 μM. This direct and rapid EC‐SERS detection platform is promising for point‐of‐care diagnostics.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».