An Enzyme‐Composite Sweat Sensor for the Detection of Multiplexed Diabetic Nephropathy Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conventional approaches to diagnosing diabetic nephropathy (DN) typically involve blood tests, imaging or biopsy. However, these methods are invasive and require large, specialized equipment, making them unsuitable for frequent monitoring. As precision medicine advances, there is an increasing demand for diagnostic tools that are simple and accessible. Here, a novel sensing system is introduced to simultaneously detect three key DN biomarkers in sweat: glucose (Glu), uric acid (UA), and K + . The system employs a binary composite electrode with high conductivity, large surface area, and abundant active sites, ensuring excellent electrochemical performance and sensitivity for trace detection.To ensure specificity, glucose oxidase (GOx), urate oxidase (UAOx), and K + ‐selective carriers are incorporated. Glu and UA are detected through GOx‐ and UAOx‐catalyzed amperometric reactions, whereas K + levels are determined through open‐circuit potential based on selective ion recognition. To enhance enzyme stability, GOx and UAOx are encapsulated within the microporous covalent organic framework. This universal enzyme protection strategy improves enzyme stability and bioactivity by limiting molecular mobility and shielding the enzymes from environmental stress. The system is successfully applied to analyze sweat samples collected from volunteers, demonstrating its strong potential for routine non‐invasive monitoring of renal health in individuals with diabetes.
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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 | 0,001 | 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 ».