Bioelectrochemical Sensing Using Benchtop Fabricated Nanoroughened Microstructured Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cost‐effective miniaturized electrodes that maintain a high electroactive surface area (ESA) are needed for the widespread deployment of point‐of‐care sensors. Cost‐effective methods are recently developed to fabricate nanoroughened microstructured gold electrodes (NR‐MSEs) with ultrahigh ESA. In this work, the effectiveness of NR‐MSEs for bioelectrochemical enzymatic sensors is evaluated. A glucose sensor is constructed by first casting onto NR‐MSEs a solution containing reduced graphene oxide decorated with gold nanoparticles, glucose oxidase, and glutaraldehyde, followed by a solution containing ferrocene, and a layer of chitosan to prevent the leakage of sensor components. A urea biosensor is also fabricated using Nafion as a cationic exchanger for the electropolymerization of polyaniline, followed by the deposition of a composite containing urease, bovine serum albumin, and glutaraldehyde. The limit of quantification for both biosensors is below clinically relevant concentrations of the analytes in biofluids, 0.67 m m for glucose and 1.70 m m for urea. The sensors exhibit excellent performance in complex matrixes (human blood serum and wine for glucose and human blood serum and urine for urea), with recovery for spiked analytes in the range of 92–108%. It is anticipated that NR‐MSEs will expedite the development of highly sensitive bioelectrochemical sensors for use in resource‐limited settings.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».