Zwitter-repel: An anti-fouling coating promoting electrochemical biosensing in biological fluids
Notice bibliographique
Résumé
Most electrochemical biosensors require sample processing to reduce biofouling induced by the complex composition of biological samples that typically causes a decrease in the target-to-blank signal. Herein, we report a zwitterionic copolymer bearing sulfobetaine, carboxylic, aldehyde, and thiol groups as a thin (∼16 nm) anti-fouling coating for electrochemical biosensing platforms. The resulting polymer-coated electrodes reduced protein adsorption by ∼ 67 % compared to the bare-gold surface when incubated with radiolabeled human serum albumin (HSA) protein-spiked human plasma, while cyclic voltammetry yielded a 5 % increase in anodic current signal after incubation in 1 % HSA for 1 h compared to the 83 % decrease in anodic current observed with bare gold electrodes. The polymer-coated electrode facilitated the detection of redox-labeled DNA in buffer, as well as in unprocessed and undiluted plasma with detection limits of 23 nM and 21 nM, respectively; detection of 104 cp mL−1 lentivirus pseudotyped with the Omicron spike protein of SARS-CoV-2 in unfiltered 50 % saliva was also achieved within 5 min with improved target-to-blank ratios and reproducibility relative to the well-established PEG-based biosensing platform for detecting COVID-19. On this basis, the Zwitter-repel coating offers potential to sensitively detect other disease biomarkers/analytes while eliminating or reducing the need for sample pre-processing and/or the use of additional backfilling/blocking agents.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».