Integrated Sensing Platform Based on MOF@COF Nanocomposites for the Ultrasensitive Biosensing of Sesame Allergens Ses i 2
Notice bibliographique
Résumé
• Design and synthesize novel composite structural materials UIO-66-NH2@TA-COF. • UIO-66-NH2@TA-COF exhibits excellent electroactive catalytic performance. • A composite aptamer sensor sensitively spots sesame allergen Ses i 2. • This provides an enhanced and efficient method for rapid detection of Ses i 2. Sesame allergy has emerged as a public health issue due to its persistent occurrence, severe symptomatic manifestations, and widespread incidence globally. Among sesame allergens, 2S albumins (Ses i 2) is one of the widely recognized allergens, and its precise detection is urgently needed to prevent sesame-related allergies. In this work, a composite structure was designed and synthesized by combining metal ion self-assembled metal organic frameworks (MOFs) and imine constructed covalent organic frameworks (COFs) (represented by MOF@COF), which constructing a high-sensitivity sensing system for identification and detection of Ses i 2. A novel hybrid material, comprising a strategically assembled combination of UIO-66-NH 2 and TA-COF, was crafted to yield a functionalized UIO-66-NH 2 @TA-COF composite, demonstrating remarkable electrochemical performance. As a result, a significant quantity of aptamer strands can adhere to the UIO-66-NH 2 @TA-COF surface resulting from robust π-π stacking interactions. With the change in the relative concentration of Ses i 2 from 5 to 650 nM, the UIO-66-NH 2 @TA-COF sensor exhibited a low detection limit of 0.13 nM, which demonstrates its extremely high sensitivity. In addition, the UIO-66-NH 2 @TA-COF sensor exhibited excellent reproducibility, stability and specific recognition ability to Ses i 2. Therefore, this innovative sensor exhibits great potential for real-world applications in food safety.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».