A Multiplexed and In Situ Self‐Calibration Biosensor Integrated System for Metabolic Health Analysis in Human Urine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metabolic health is a major global health challenge associated with increased risks of disability, cancers, premature deaths, and a negative impact on patient quality of life. Precise monitoring of biomarkers in human urine, including metabolites and electrolytes, provides crucial guidance for treatment. While rich impurities in urine will induce cross‐interference of the biosensors array, making continuous and reliable analysis of multiple biomarkers challenging. To address these issues, a multiplexed and in situ self‐calibrated biosensing system (MSSCBS) is proposed with remarkably high stability and sensitivity in untreated urine samples. These desirable characteristics are achieved through the design of multiple electrochemical channels with self‐assembled nanostructure and an in situ bio‐signals self‐calibration method of dynamic normalized least mean squares. MSSCBS delivers reliable sensitivities (e.g., 0.04 µA/µ m for uric acid), a wide linear range (e.g., 0.2–23.6 m m for glucose), and long‐term stability (>20 days) of urinary impurities. Combination with a customized circuit for signal processing and wireless data transmission to mobiles supports convenient and long‐term continuous monitoring of urine. This study validates MSSCBS's usability in assessing metabolic states in healthy participants and patients with diabetes, kidney disease, showing the potential of at‐home biosensing platform for healthcare applications.
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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 | 0,001 |
| 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 ».