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!

2D carbon materials based photoelectrochemical biosensors for detection of cancer antigens

生物传感器 纳米技术 癌症检测 癌症生物标志物 材料科学 癌症 计算机科学 医学 内科学
作者
Adriel Yan Sheng Tan,Newton Well Lo,Faliang Cheng,Min Zhang,Michelle T.T. Tan,Sivakumar Manickam,Kasturi Muthoosamy
出处
期刊:Biosensors and Bioelectronics [Elsevier]
卷期号:219: 114811-114811 被引量:58
标识
DOI:10.1016/j.bios.2022.114811
摘要

Cancer is a leading cause of death globally and early diagnosis is of paramount importance for identifying appropriate treatment pathways to improve cancer patient survival. However, conventional methods for cancer detection such as biopsy, CT scan, magnetic resonance imaging, endoscopy, X-ray and ultrasound are limited and not efficient for early cancer detection. Advancements in molecular technology have enabled the identification of various cancer biomarkers for diagnosis and prognosis of the deadly disease. The detection of these biomarkers can be done by biosensors. Biosensors are less time consuming compared to conventional methods and has the potential to detect cancer at an earlier stage. Compared to conventional biosensors, photoelectrochemical (PEC) biosensors have improved selectivity and sensitivity and is a suitable tool for detecting cancer agents. Recently, 2D carbon materials have gained interest as a PEC sensing platform due to their high surface area and ease of surface modifications for improved electrical transfer and attachment of biorecognition elements. This review will focus on the development of 2D carbon nanomaterials as electrode platform in PEC biosensors for the detection of cancer biomarkers. The working principles, biorecognition strategies and key parameters that influence the performance of the biosensors will be critically discussed. In addition, the potential application of PEC biosensor in clinical settings will also be explored, providing insights into the future perspective and challenges of exploiting PEC biosensors for cancer diagnosis.
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
不攻自破发布了新的文献求助10
1秒前
华仔应助inRe采纳,获得10
2秒前
YOG完成签到,获得积分10
10秒前
19秒前
20秒前
小马甲应助那行laxg采纳,获得10
21秒前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得20
22秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
22秒前
inRe发布了新的文献求助10
23秒前
小休完成签到 ,获得积分10
24秒前
熊小松发布了新的文献求助10
25秒前
29秒前
KamilahKupps发布了新的文献求助10
30秒前
大神瓜完成签到,获得积分10
31秒前
科研通AI6.2应助huizi采纳,获得10
33秒前
熊小松完成签到,获得积分10
38秒前
41秒前
41秒前
43秒前
GingerF应助dihele采纳,获得100
44秒前
周周粥完成签到 ,获得积分10
44秒前
44秒前
那行laxg发布了新的文献求助10
45秒前
huizi发布了新的文献求助10
47秒前
49秒前
SYX发布了新的文献求助10
49秒前
能干的小蘑菇完成签到,获得积分10
50秒前
51秒前
大个应助jaydenma采纳,获得10
51秒前
GingerF应助Prof.Z采纳,获得50
52秒前
春天的粥完成签到 ,获得积分10
53秒前
SYX发布了新的文献求助10
56秒前
小老虎完成签到,获得积分10
57秒前
qiuyu发布了新的文献求助10
57秒前
干净的琦完成签到,获得积分0
58秒前
耶耶cc完成签到,获得积分10
59秒前
KamilahKupps发布了新的文献求助10
59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
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Propeller Design 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6012170
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7566168
关于积分的说明 16138708
捐赠科研通 5159142
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2762966
邀请新用户注册赠送积分活动 1741984
关于科研通互助平台的介绍 1633854