Rational Design of a New Class of Versatile Enzyme-Based Biosensors
Notice bibliographique
Résumé
The majority of enzyme-based sensors rely on electrochemical approaches for continuous monitoring. For example, commercially available glucometers are electrochemical-based sensors. However, these sensors are not suitable for contactless monitoring as electron signals require direct conduction from the enzyme reaction site to the signal analyzing unit. Fluorescent dyes, on the other hand, emit photons that can penetrate certain barriers, making them ideal candidates for contactless monitoring. In this study, we investigated the design and functionality of a new class of biosensors based on the conjugation of enzymes with pH-sensitive fluorophores, creating a novel single-molecule biosensor capable of versatile, contactless detection of different disease- and treatment-related biomarkers. We conjugated various enzymes (glucose oxidase, phenylalanine ammonia-lyase, and β-lactamase) with pH-sensitive fluorophores (FITC and pH-sensitive Cy7 derivatives) and tuned linkers' properties to modulate the distance between the enzyme and fluorophore, as well as the hydrophilicity of the linker. The experimental data demonstrate that fluorophore-conjugated enzymes exhibit substrate-dependent fluorescence responses under physiologically relevant buffered conditions, enabling the quantitative analysis of substrate concentrations through fluorescent signal detection. This innovative sensor design not only provides critical insights into enzyme-based fluorescent detection mechanisms but also represents a promising candidate for the development of next-generation contactless biosensing platforms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».