已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Spatially Layered Dual-Porous Nanohybrids Enabling a Colorimetric-Fluorometric-Catalytic Continuous Gradient Signal Response for High-Performance Immunochromatographic Diagnosis

化学 对偶(语法数字) 多孔性 信号(编程语言) 催化作用 纳米技术 色谱法 化学工程 有机化学 计算机科学 文学类 工程类 艺术 材料科学 程序设计语言
作者
Liang Huang,Hui Chang,Huanhuan Han,Lijiao Ao,Jing Wang
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:97 (32): 17631-17640
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.5c02780
摘要

Achieving high sensitivity, a broad linear range, and accurate quantification in lateral flow immunoassays (LFIAs) remains a significant challenge, particularly due to limitations in signal mode integration. Herein, we report a novel multifunctional "three-in-one" nanohybrid (SQF@ZIF-8/Pt) that addresses these issues by spatially integrating colorimetric, fluorometric, and catalytic functionalities within a single probe. Unlike conventional LFIA probes, this nanohybrid features a well-defined hierarchical architecture constructed through dendritic and mesoporous dual scaffolds, enabling continuous and overlapping signal output across a wide concentration range. Applied to SARS-CoV-2 nucleocapsid protein detection, the developed LFIA enables colorimetric quantification over 4 orders of magnitude (0.025-100 ng/mL) with a detection limit of 0.0302 ng/mL. Furthermore, fluorescence-based secondary quantification within the overlapping concentration range (0.5-10 ng/mL) allows internal signal cross-validation, improving result accuracy. Clinical validation demonstrated that this assay not only outperforms conventional colloidal gold-based LFIAs in sensitivity but also exhibits superior resistance to matrix interference, demonstrating strong potential for reliable point-of-care diagnostics.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
郢儿应助111采纳,获得10
刚刚
科目三应助111采纳,获得10
刚刚
RaeganWehe发布了新的文献求助10
1秒前
温暖的炒饭应助YYY采纳,获得20
2秒前
所所应助sha采纳,获得10
6秒前
fizzy完成签到 ,获得积分10
12秒前
某某完成签到,获得积分10
12秒前
万能图书馆应助天玄采纳,获得10
12秒前
13秒前
free完成签到 ,获得积分10
15秒前
17秒前
19秒前
Milktea123完成签到,获得积分10
20秒前
lucky发布了新的文献求助30
20秒前
22秒前
23秒前
23秒前
科研通AI6.2应助Salut采纳,获得10
24秒前
25秒前
天玄发布了新的文献求助10
26秒前
27秒前
liu完成签到,获得积分10
30秒前
111完成签到,获得积分10
30秒前
30秒前
健忘的麦片完成签到 ,获得积分10
31秒前
Jinzoo完成签到 ,获得积分10
32秒前
小二郎应助SJK采纳,获得10
33秒前
健健康康完成签到,获得积分10
33秒前
大白菜芥末菜完成签到,获得积分10
34秒前
故意的白风完成签到,获得积分10
34秒前
文静飞松完成签到,获得积分10
35秒前
wangjialong发布了新的文献求助10
35秒前
36秒前
lucky完成签到,获得积分10
38秒前
38秒前
38秒前
39秒前
wangjialong完成签到,获得积分10
40秒前
Zxx完成签到,获得积分10
41秒前
lulu111发布了新的文献求助10
41秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
自動車の空力技術 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Issues in Task-Based Language Teaching 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7782530
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9322065
关于积分的说明 20386820
捐赠科研通 7370867
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3320367
关于科研通互助平台的介绍 2468220
邀请新用户注册赠送积分活动 2336421