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Enregistrement W4414595601 · doi:10.1021/acsanm.5c03298

Carbon Nitride Nanocomposite-Based Electrochemiluminescence Biosensor Platform for In Vitro Detection of Diabetic Cardiomyopathy Markers

2025· article· en· W4414595601 sur OpenAlexafffund
Abhishek Kumar, Narendra Chaulagain, Sonal Fande, Karthik Shankar, Sanket Goel

Notice bibliographique

RevueACS Applied Nano Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesMinistry of Economic Development and Trade, Government of AlbertaMitacsCouncil of Scientific and Industrial Research, IndiaIndian Council of Medical Research
Mots-clésDiabetic cardiomyopathyOxidative stressBiosensorElectrochemiluminescenceCardiomyopathyDiabetes mellitusOxidative phosphorylationMetabolic pathway

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetic cardiomyopathy (DCM) is a dysregulated metabolic condition linked with diabetes mellitus characterized by hyperglycemia, lactic acidosis, and oxidative stress. Monitoring these altered metabolisms is crucial for developing targeted therapeutic interventions, as they lead to structural and functional impairments in the heart, ultimately causing cardiac dysfunction. This cardiac dysfunction is mimicked using H9c2 rat cardiomyoblast cells, which are widely used as an in vitro model to mimic human cardiomyocytes, the muscle cells responsible for heart contraction and blood circulation. Herein, a water-soluble carboxylic acid-rich g-C 3 N 4 nanoparticle (CNNP)-based electrochemiluminescence (ECL) biosensor is developed for the sensitive detection of glucose, lactate, and H 2 O 2 from H9c2 cells to investigate metabolic dysfunction under hyperglycemic and oxidative stress conditions. The CNNPs were deposited onto fluorine-doped tin oxide (FTO) via electrophoretic deposition (EPD), resulting in a significant improvement in the electrocatalytic activity. This surface modification led to an approximately 2.4-fold increase in ECL signal performance relative to that of the unmodified FTO surface, demonstrating its potential for sensitive detection of various metabolites. The performance of the sensor was examined and validated for detecting H 2 O 2, glucose, and lactate released from H9c2 cells at 8 h intervals over a duration of 72 h. The sensor exhibited a wide dynamic linear range and low detection limits of 0.91 μM, 642 μM, and 135 μM, respectively. Compared to other existing approaches, this method provides improved qualitative and quantitative detection, along with a noninvasive strategy for investigating metabolic dysfunction in cardiomyocytes. The proposed biosensing platform elucidates insights into metabolic dysregulation induced by hyperglycemia and oxidative stress in cardiomyocytes and shows promising potential for therapeutic interventions in diabetes-associated cardiac dysfunction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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