First-Principles Approach for Assessing the Detection of Alzheimer’s Biomarkers Using Titanium Carbide MXenes
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease (AD) is considered the most common neurodegenerative condition and is the main cause of dementia. AD progresses rapidly and is the major cause of death in the elderly population; thus, an early diagnosis is of vital importance. Medical research has successfully characterized a set of volatile organic compounds (VOCs) present in exhaled patient’s breath to be considered as fingerprints of AD. The present work, for the first time, aims at computationally designing highly efficient nano-biosensors capable of detecting the VOC biomarkers. We apply density functional theory (DFT) to study the adsorption properties of three representative VOCs, namely, 2,3-dimethylheptane (23-DMH), butylated hydroxytoluene (BHT), and pivalic acid (PVA), versus four interfering air molecules (i.e., N 2, O 2, CO 2, and H 2 O) on four different MXenes (i.e., thick Ti 3 C 2 T x and thin Ti 2 CT x MXenes, T x = O or S). All the molecules are found to exhibit physisorption interactions on the studied MXenes. Nevertheless, the energetic analysis shows clear selective adsorption of BHT on Ti 3 C 2 O 2 with an adsorption energy of −1.513 eV, which is desirable for practical sensing applications. Furthermore, distinct from all other VOCs and interfering air molecules, BHT oxidizes to the O passivation layer of MXenes with a charge transfer of +0.421e and induces magnetization of 0.467 μ B to transform the surface to become ferromagnetic. These changes are very promising to rectify the current–voltage characteristics and yield a high sensor response. We further performed thermodynamic analysis through the Langmuir adsorption model, which ensures the excellent adsorption performance of Ti 3 C 2 O 2 over a broad range of BHT concentrations at ambient temperature. Therefore, Ti 3 C 2 O 2 could be considered as highly sensitive and selective nano-biosensors toward the fingerprint VOCs of AD.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».