Sustainable electrochemical biosensor using polyol-protected probes and magnetic MOFs for thermally robust coronavirus gene detection
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic metal–organic frameworks (MMOFs) offer a promising, environmentally conscious platform for electrochemical sensing due to their high surface area, easy functionalization, and compatibility with green synthesis routes. In this study, MMOFs were synthesized using ferric chloride, imidazole, and histidine, then functionalized with covalently bound DNA capture probes for the electrochemical detection of the coronavirus nucleocapsid gene. Target-probe hybridization was transduced using neutral red intercalation and differential pulse voltammetry. To enhance thermal robustness, polyol-based protectants, polyethylene glycol and glycerol, were evaluated for their ability to preserve DNA functionality under high-temperature exposure (50–90 °C). Kinetic degradation behavior was modeled using a first-order Arrhenius approach, revealing that glycerol significantly reduced probe degradation and increased sensor half-life from 0.23 to 1.36 days at 90 °C. The probe density on the MMOF surface was shown to influence thermal stability, with moderate densities yielding optimal retention of the detection signal. The genosensor demonstrated ultra-low detection limits (down to 0.38 fM) and excellent linearity across six orders of magnitude in various biological fluids, including saliva, urine, and serum. This work demonstrates a sustainable sensing strategy that integrates green materials, benign thermal protection, and reusable nanostructures—advancing the development of eco-friendly diagnostic technologies.
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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 ».