Copper Nanoparticle-Dispersed Laser-Induced Graphene Film-Based Electrochemical Sensor for Thrombin in Biomimic Samples of Hemophilia
Notice bibliographique
Résumé
Bleeding disorders account for a significant health burden in the global population. An early and accurate detection of related biomarkers can surely help in its reduction. However, diagnostic platforms generally lack the ability to detect relatively lower levels of biomarkers with high accuracy in complex biofluids, such as blood serum. Therefore, there is an urgent requirement of cost-effective platforms like electrochemical biosensors for the detection of biomarkers such as thrombin, which is present at low levels (0.01–0.5 U/mL) in the serum of hemophilic patients. In this study, a Cu nanoparticles (NPs)-dispersed laser-induced graphene (Cu-LIG)-based electrochemical biosensor is fabricated for the measurement of thrombin in biomimetic samples of hemophilia. The sensing surface is created via the suspension polymerization of phenol and formaldehyde with the in situ impregnation of Cu salt in the reaction mixture. Laser ablation is used to convert the polymeric content to the electrically conductive sp 2 hybridized graphitic carbon and the Cu salt to Cu NPs. Thrombin detection is achieved by depositing ferrocene-modified fibrinogen on the sensor, which acts as the substrate for thrombin. The quantification is based on the enzymatic activity of thrombin. The sensor shows a linear response over 0.01–25 U/mL concentration range covering the low concentration levels found in serum of hemophilic patients. The response is unaffected by common interfering biomolecules present in the blood. The accuracy of the sensor is verified using serum samples spiked with thrombin enzyme. Furthermore, the performance of the sensor remains unaltered over a storage of 30 days. Thus, the developed Cu-LIG based electrochemical biosensor shows the ability of detecting low levels of thrombin, generally expected in serum samples of hemophilic patients, which can help in designing effective treatment regimens and follow-ups by the clinicians.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».