Integrated Sensing Platform Based on MOF@COF Nanocomposites for the Ultrasensitive Biosensing of Sesame Allergens Ses i 2
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle