Ratio Fluorescent Detecting of Tryptophan and Its Metabolite 5‐Hydroxyindole‐3‐acetic Acid Relevant with Depression via Tb(III) Modified HOFs Hybrids: Further Designing Recyclable Molecular Logic Gate Connected by Back Propagation Neural Network

荧光 色氨酸 分析物 代谢物 吸收(声学) 组合化学 材料科学 石墨烯 计算机科学 化学 纳米技术 生物化学 色谱法 氨基酸 物理 量子力学 复合材料
作者
Kai Zhu,Xin Xu,Bing Yan
出处
期刊:Advanced Healthcare Materials [Wiley]
卷期号:12 (15) 被引量:30
标识
DOI:10.1002/adhm.202203292
摘要

Exploring intelligent fluorescent materials with high reliability and precision to diagnose diseases is significant but remains a great challenge. Herein, based on coordination post-synthetic modification, a Tb3+ functionalized ME-PA (Tb@1) is prepared, which can emit brilliant green fluorescence through ligand-to-mental charge transfer-assisted energy transfer (LMCT-ET) process from ME-PA to Tb3+ ions. Tb@1 can simultaneously distinguish Tryptophan (Try) and its metabolite 5-hydroxyindole-3-acetic acid (5-HIAA), two effective indicators for depression, in ratio and colorimetric mode. And this sensor behaves the advantages of high efficiency and sensitivity, as well as excellent reusability and anti-interference. The PET process from ME to Try and 5-HIAA, and the competitive absorption between analytes and Tb@1 may be relevant to sensing mechanism. In realistic serum or urine environment, the detection limits of Tb@1 for Try and 5-HIAA are 0.0183 and 0.0149 mg L-1 respectively. Moreover, in conjunction with back propagation neural network (BPNN), two dual-output molecular logic gates that can be calculated circularly are further designed, which realizes intelligent control of the electronic component to identify the existence of two biomarkers and judge their concentrations from fluorescence images. This work offers a novel approach to modulate logic circuits based on ML-assisted HOF fluorescent sensor, with promising application for a precise and pictorial depression 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
于思枫完成签到,获得积分10
刚刚
一米阳光发布了新的文献求助10
1秒前
李健的粉丝团团长应助cris采纳,获得10
1秒前
1秒前
飞柱杀手桃白白完成签到,获得积分10
1秒前
想吃小面包完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
123完成签到,获得积分10
2秒前
Ava应助乐乐采纳,获得10
3秒前
123发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
殷勤的觅翠完成签到,获得积分10
5秒前
二丙发布了新的文献求助10
5秒前
budou完成签到,获得积分10
5秒前
妮妮完成签到,获得积分10
6秒前
共享精神应助hahaha采纳,获得10
6秒前
淡然靖柔完成签到,获得积分10
6秒前
青山完成签到 ,获得积分10
6秒前
ll完成签到,获得积分10
6秒前
aaa完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
迷人绿柏完成签到 ,获得积分10
7秒前
yu风完成签到,获得积分10
8秒前
柠静樨完成签到,获得积分10
8秒前
Dkayeo完成签到,获得积分10
8秒前
天山海发布了新的文献求助10
8秒前
岑岑岑完成签到,获得积分10
8秒前
天行马完成签到,获得积分10
9秒前
Amber完成签到,获得积分10
9秒前
zhang完成签到,获得积分10
9秒前
哈利波特完成签到,获得积分10
9秒前
希望天下0贩的0应助ttt采纳,获得10
9秒前
滴滴滴发布了新的文献求助20
9秒前
YIQISUDA完成签到,获得积分10
9秒前
灵巧的青寒完成签到,获得积分10
10秒前
kuangrenluoli完成签到,获得积分10
10秒前
瞿采枫完成签到,获得积分10
10秒前
十点半睡觉完成签到,获得积分10
11秒前
乐乐完成签到,获得积分10
11秒前
自然的从彤完成签到,获得积分10
12秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(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
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
CLSI M07 2024 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 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7247864
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8870829
关于积分的说明 18713416
捐赠科研通 6926820
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3198086
关于科研通互助平台的介绍 2373850
邀请新用户注册赠送积分活动 2172952