A novel strategy for controllable electrofabrication of molecularly imprinted polymer biosensors utilizing embedded Prussian blue nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
The reproducibility of ultrasensitive biosensors is vital for clinical research, scalable manufacturing, commercialization, and reliable clinical decision-making, as batch-to-batch variations introduce significant uncertainty. However, most biosensors lack robust quality control (QC) measures. This study introduces an innovative QC strategy to produce highly reproducible molecularly imprinted polymer (MIP) biosensors by leveraging real-time data from the electrofabrication process. Prussian Blue nanoparticles (PB NPs) embedded within the MIP structure enable precise monitoring of surface properties, conductivity, MIP film thickness, and template extraction efficiency. The QC strategy utilizes variations in the current intensity of PB NPs during fabrication to implement real-time, non-destructive QC protocols at critical fabrication stages, minimizing measurement variability and ensuring consistency. This approach was validated by fabricating MIP biosensors for detecting agmatine metabolite and glial fibrillary acidic protein (GFAP) in phosphate-buffered saline (PBS). The QC strategy reduced relative standard deviation (RSD) by 79% for agmatine (RSD = 2.05% QC, RSD = 9.68% control) and 87% for GFAP (RSD = 1.44% QC, RSD = 11.67% control). Moreover, quality-controlled biosensors achieved success rates of 45% for agmatine and 36% for GFAP detection, significantly outperforming bare screen-printed electrodes. This work marks a significant advancement in biosensor development by integrating robust QC protocols directly into the fabrication process. By embedding PB NPs and monitoring electrochemical signals in real-time, this strategy delivers an unprecedented level of reproducibility, scalability, and reliability for MIP biosensors, addressing critical challenges in point-of-care diagnostics and commercial applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».