亲爱的研友该休息了!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!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Wearable Optical Fiber SERS Sensor Based on a Flexible “Hydrogel Tentacle” for Sweat Remote and In Situ Detection

光纤 材料科学 可穿戴计算机 分析物 原位 纤维 光电子学 光纤传感器 计算机科学 检出限 生物医学工程 吸收(声学) 光学传感 信号(编程语言) 纳米技术 表面增强拉曼光谱 可穿戴技术
作者
Chen Shi,Xinghua Yang,Zhihai Liu,Jing Yang,Li Zhang,Fengjun Tian,Jia Liu,Rui Wang,Nan Lü,Kang Li,Adam Jones,Libo Yuan Libo Yuan
出处
期刊:ACS Sensors [American Chemical Society]
卷期号:11 (3): 2625-2635
标识
DOI:10.1021/acssensors.5c04615
摘要

Wearable surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) sensors can detect analytes in sweat containing interfering substances, but they face challenges in integrating sampling, sensing, and detection into a single system for remote in situ analysis. To address this, this paper proposes a flexible "hydrogel tentacle" optical fiber (HTOF) SERS sensor, enabling remote in situ detection of analytes in sweat. The sensor uses a hydrogel with excellent water absorption as the flexible SERS substrate, which is in situ crosslinked with Ca2+ at the optical fiber tip to assemble the flexible hydrogel tentacle (HT). The light transmitted through the fiber is coupled into the HT, enabling direct sampling of analytes. The sensor's performance was evaluated using 4-mercaptopyridine (4-Mpy), achieving an enhancement factor (EF) of 9.44 × 1010 and a limit of detection (LOD) of 8.69 × 10-11 M. After 40 days of storage, the sensor maintained 95.24% of its SERS activity, and the relative standard deviation (RSD) between different batches was as low as 2.64%. With the excellent bending and stretching properties of the HT, the sensor can be applied in wearable human devices. When combined with a one-dimensional convolutional neural network (1D-CNN) machine learning model, it can achieve semiquantitative recognition of uric acid, creatinine, and urea with an accuracy of up to 91.05%. The proposed sensor shows promising potential for applications in kidney disease assessment and health monitoring.
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
冷静新烟发布了新的文献求助10
7秒前
12秒前
大个应助蓬蓬采纳,获得10
17秒前
18秒前
冷静新烟发布了新的文献求助10
22秒前
39秒前
许安发布了新的文献求助10
44秒前
batmanrobin完成签到,获得积分10
44秒前
许安完成签到,获得积分10
57秒前
1分钟前
无题完成签到,获得积分10
1分钟前
蓬蓬发布了新的文献求助10
1分钟前
Misa应助蓬蓬采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
kelidely发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
yyr发布了新的文献求助10
2分钟前
Raunio完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
yyr完成签到,获得积分10
3分钟前
和谐的烙发布了新的文献求助30
3分钟前
3分钟前
周周南发布了新的文献求助10
3分钟前
和谐的烙完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
秉烛游发布了新的文献求助10
3分钟前
chenlc971125完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
yh完成签到,获得积分10
3分钟前
完美世界应助秉烛游采纳,获得10
3分钟前
zhanglh发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
秉烛游完成签到,获得积分10
3分钟前
Tree_QD完成签到 ,获得积分10
4分钟前
GingerF应助play6761采纳,获得50
4分钟前
湖工大保卫处应助play6761采纳,获得20
4分钟前
大力的灵雁应助play6761采纳,获得10
4分钟前
芊芊墨客完成签到,获得积分10
4分钟前
芊芊墨完成签到,获得积分10
4分钟前
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
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 2000
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1500
Cowries - A Guide to the Gastropod Family Cypraeidae 1200
ON THE THEORY OF BIRATIONAL BLOWING-UP 666
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Pulse width control of a 3-phase inverter with non sinusoidal phase voltages 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 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6389216
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8203904
关于积分的说明 17358586
捐赠科研通 5442743
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2878086
邀请新用户注册赠送积分活动 1854400
关于科研通互助平台的介绍 1697925