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Enregistrement W7115811618

Facile and Flexible Glucose Sensors Based on Copper Thin Films

2023· dissertation· en· W7115811618 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Texas at DallasMcMaster University
Mots-clésElectrodeBiosensorFabricationElectrochemistryGlucose oxidaseAmperometryCopper
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electrochemical enzymatic electrodes dominate the world market for blood glucose monitoring devices for controlling, as well as reducing the detrimental effects of diabetes. However, the enzymatic electrodes exhibit constraints restricting their reliance on the enzyme’s activity which can be influenced by the external, and the environmental factors such as temperature, pH, and humidity etc. However, the greater thickness of the enzyme layer hinders the performance of the glucose biosensors resulting in signal dampening or loss. In addition, the selectivity of the electrodes is affected by the interferents present in blood. Moreover, the invasive nature of the electrodes is a major problem considering the patient’s perspective. In contrast, recent research activities demonstrated that the electrochemical non-enzymatic electrodes possess huge potential for inexpensive and highly sensitive glucose monitoring devices, yet these electrodes are invasive in nature. Therefore, the purpose of this research was to fabricate electrochemical non-enzymatic non-invasive electrodes for sweat glucose monitoring devices. A very simple low-cost fabrication technique has been shown to make the facile, flexible, and inexpensive electrodes to detect sugar in sweat bio-analyte for a non-invasive glucose monitoring system using the native stable Cu oxides (CuNOx), Cu2O, layers grown on 35 µm thin Cu foils keeping under ambient conditions (25℃- and 760-mm Hg) for more than 2 years so that the oxide layers are full-grown, and fully stable. Moreover, the foils also annealed at various temperatures such as 160, 230, and 280℃ with new temperature profile for reducing the required time of growing stable oxides and producing oxides with larger crystallized structures with higher surface – to – volume ratio. The X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and high-resolution transmission electron microscopy (HRTEM) results supported that at 280℃ annealing temperature the surface, mostly, transformed into highly electrocatalytic CuO with larger grain sizes, crystallized structures, and the uniform layer of ~ 140 nm. The electrochemical characterization, and sensing performance of the electrodes have been done by cyclic voltammetry (CV), one of the excellent and well accepted electrochemical methods, with the 3 – electrode configuration of the potentiostat. The CuNOx sensors of having ~10 nm layer of stable Cu2O exhibited a sensitivity of 603.42 μA mM−1 cm−2, a linear range beyond the desired limit of 7.00 mM with excellent linearity (R2 = 0.9983) and a low limit of detection of 94.21 μM. In contrast, the new annealing profile has. the CuNOx sensors annealed at 280 ºC using new temperature profile provided twin calibration curves of linear ranges of 0.05 – 1.00 mM and 1.00 – 7.00 mM, that applicable for sweat and blood glucose sensing, respectively, and exhibited a sensitivity of 1795 μA mM−1 cm−2, a linear range up to the desired limit of 1.00 mM for sweat glucose sensing with excellent linearity (R2 = 0.9844), and a lower limit of detection of 135.39 μM. In addition, it has been shown that the peak electro-oxidation current of glucose sensing is linearly related with the squire root of the annealing temperature, √T. This can help to figure out the required applied annealing temperature for getting desired peak electro-oxidation current of glucose in a human health monitoring system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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