Bifunctional MoS2-BiVO4 heterojunction boosts photoelectrochemical and colorimetric dual-mode sialic acid sensing
Notice bibliographique
Résumé
Sialic acid (SA), a vital biomarker, plays a key role in diagnosing and monitoring various diseases. Herein, a dual-mode sensing system integrating photoelectrochemical (PEC) and colorimetric detection approaches was developed for the sensitive and selective detection of sialic acid in serum samples. This system offers cross-validated, independent signal readouts, thereby enhancing detection accuracy and reliability. For the first time, we unveil the dual functionality of the MoS 2 -BiVO 4 heterojunction, which significantly boosts both PEC and peroxidase-like nanozyme activities. This synergistic effect simplifies the construction of a dual-mode sensing system by utilizing a single bifunctional indicator rather than combining two separate indicators. A dual-functional MoS 2 -BiVO 4 heterojunction with extensive interfacial contact was synthesized via a templating strategy using flower-like MoS 2 to guide the growth of BiVO 4 nanoparticles, resulting in enhanced charge separation and catalytic activity surpassing those of the individual components. To ensure selective recognition, a sialic acid-specific molecularly imprinted polymer (MIP) was further deposited on the MoS 2 -BiVO 4 heterojunction, serving as the recognition element of the sensing system. The selective binding of sialic acid led to a decrease in both PEC and colorimetric signals, forming the basis for dual-mode detection. After optimizing preparation and detection conditions, the sensing system demonstrated excellent analytical performance, with a broad linear concentration range from 1×10 −11 M to 1×10 −6 M and a low detection limit of 3.4 × 10 −12 M. Its successful application to serum samples, with mutually validated dual-mode detection results, further confirmed the high accuracy and practical reliability of this dual-mode sensing system.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».