Hydrogen-bonded organic framework-based signal amplification strategy combined with high-specificity sandwich immune response system for dual-mode ultrasensitive detection of gliadin allergen
Notice bibliographique
Résumé
Gliadin (Gli) poses a serious health risk to individuals with celiac disease and gluten sensitivity, prompting the development of specific and ultrasensitive method for Gli detection. Herein, we integrated a hydrogen-bonded organic framework (HOF)-based signal amplification strategy with a highly specific sandwich immune response system to exploit an ELISA and electrochemical dual-mode immunosensor for ultrasensitive Gli detection. Specifically, we have successfully synthesized an iron porphyrin-based HOF at room temperature, which exhibits high peroxidase-like activity and exceptional electrochemical performance. Building on this, a dual-mode sandwich immune-sensing platform for ultrasensitive and specific Gli detection was successfully developed by integrating Gli-specific aptamers and antibodies, achieving detection limits of 6.98 ng/mL (ELISA mode) and 41 pg/mL (electrochemical mode). Notably, the developed ELISA sensor allows for qualitative analysis by the naked eye, with a visual limit of detection (LOD) of 10 ng/mL. The established dual-mode detection method demonstrates strong consistency with commercially available ELISA kits, offering a novel perspective for the ultrasensitive and accurate detection of Gli in gluten-free and cross-contaminated foods.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».