A Dual Fluorescence Turn‐On Sensor Array Formed by​ Poly(para‐aryleneethynylene) (PPE) and Aggregation‐Induced Emission (AIE) Boosts Sensitivity in Multiplex Bacterial Recognition

聚集诱导发射 荧光 多路复用 灵敏度(控制系统) 对偶(语法数字) 化学 纳米技术 材料科学 物理 生物信息学 生物 光学 电子工程 文学类 工程类 艺术
作者
Yang Yu,Qin Hu,H. Li,Jingjing Chang,Xu Gao,Lingjia Zhou,Shuming Zhang,Weiwei Ni,Shuoyang Ma,Yanliang Zhang,Hui Huang,Fei Li,Jinsong Han
出处
期刊:Angewandte Chemie [Wiley]
标识
DOI:10.1002/ange.202318483
摘要

Bacterial infections have emerged as the leading causes of mortality and morbidity worldwide. Array‐based sensing methods provide significant advantages for the simultaneous detection of multiple bacteria, thereby offering immense potential for the prompt diagnosis of infectious diseases. However, the detection of multiple bacteria at low concentrations to meet clinical testing requirements remains exceptionally challenging. Herein, we developed a dual‐channel fluorescence "turn‐on" sensor array, comprising six electrostatic complexes formed from one negatively charged poly(para‐aryleneethynylene) (PPE) and six positively charged aggregation‐induced emission (AIE) fluorophores. The 6‐element array enabled the simultaneous identification of 20 bacteria (OD600 = 0.005) within 30s (99.0% accuracy), demonstrating significant advantages over the array constituted by the 7 separate elements that constitute the complexes. Meanwhile, the array realized different mixing ratios and quantitative detection of prevalent bacteria associated with urinary tract infection (UTI). It also excelled in distinguishing six simulated bacteria samples in artificial urine. Remarkably, the limit of detection for E. coli and E. faecalis was notably low, at 0.000295 and 0.000329 (OD600), respectively. Finally, optimized by diverse machine learning algorithms, the designed array achieved 96.7% accuracy in differentiating UTI clinical samples from healthy individuals using a random forest model, demonstrating the great potential for medical diagnostic applications.
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