Photo-induced chemiresistive sensor for lactate and glucose monitoring
Notice bibliographique
Résumé
• A novel photo-induced chemiresistive biosensor was developed for lactate detection. • The biosensor has a simple sensing layer, making it stable and easy to produce. • The biosensor shows superb selectivity, reproducibility, and long-term stability. • The biosensor has the practical application of monitoring various biomarkers. Biosensors provide essential information on the health condition and performance of the body by identifying the concentration of specific biomarkers. Photoelectrochemical biosensors operate based on the principle of separation of excitation and detection sources, leading to advantages such as a very low detection limit. Here, a novel photo-induced chemiresistive biosensor is introduced that addresses the key challenges of existing biosensors and provides favorable analytical performance. A highly sensitive and selective ultraviolet (UV)-induced zinc-oxide (ZnO) nanorod/lactate oxidase chemiresistive biosensor for lactate monitoring in sweat was designed. The sensor exhibited excellent lactate monitoring capability. Further, the biosensor showed superb selectivity with responses of 1% or less when exposed to interfering molecules, indicating its potential for analyzing the target biomarker in biological samples. Furthermore, the biosensor exhibited high reproducibility with a relative standard deviation (RSD) of less than 2% and long-term storage stability, highlighting its potential for practical purposes. To further demonstrate the application of this platform for the detection of other biomarkers, a UV-induced ZnO nanorod/glucose oxidase chemiresistive biosensor was developed for glucose monitoring. The overall results indicated the potential of this transduction platform as a promising technique with excellent analytical performance for detecting different biomarkers in biological fluids for practical 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 | 0,000 |
| 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 ».