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!

Effective enrichment of trace exosomes for the label-free SERS detection via low-cost thermophoretic profiling

外体 检出限 微泡 生物传感器 表面增强拉曼光谱 化学 纳米技术 拉曼光谱 原位 色谱法 材料科学 拉曼散射 小RNA 物理 生物化学 光学 基因 有机化学
作者
Yu Guo,Ruiyuan Zhang,Hongjun You,Jixiang Fang
出处
期刊:Biosensors and Bioelectronics [Elsevier BV]
卷期号:253: 116164-116164 被引量:8
标识
DOI:10.1016/j.bios.2024.116164
摘要

Exosome-based liquid biopsies possess great potential in monitoring cancer development However, current exosome detection biosensors require large exosome volumes, showing the weak detection sensitivity. Besides, these methods pay little attention to in situ analysis of exosomes, hence limiting the provision of more accurate clinically-relevant information. Herein, we develop an innovative label-free biosensor combining the low-cost thermophoretic enrichment method with the surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) detection. Based on the thermophoretic enrichment strategy, exosomes and gold nanoparticles can be enriched together into a small area with a scale of 500 μm within 10 min. The Raman signals of various exosomes derived from normal, cancerous cell lines and human serum are dynamically monitored in situ, with the limit of detection of 102–103 particles per microliter, presenting higher sensitivity compared with the similar label-free SERS detection. The spectral data set of different exosomes is applied to train for multivariate classification of cell types and to estimate how the normal exosome data resemble cancer cell exosome. The reliable classification and identification of different exosomes can be realized. The current biosensor is convenient, low-cost and requires small exosome volumes (∼3 μL), and if validated in larger cohorts may contribute to the tumor prediction and 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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
酷波er应助CF采纳,获得10
1秒前
周钦完成签到 ,获得积分10
1秒前
共享精神应助大大怪采纳,获得10
2秒前
LZL完成签到 ,获得积分10
4秒前
张二关注了科研通微信公众号
6秒前
如意的靳完成签到,获得积分10
9秒前
小蓬牖完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
栗栗栗子发布了新的文献求助10
12秒前
song完成签到,获得积分10
15秒前
你都至少信我八分吧完成签到 ,获得积分10
15秒前
Bob发布了新的文献求助10
16秒前
18秒前
Ding完成签到,获得积分10
21秒前
栗栗栗子完成签到,获得积分10
22秒前
Arui发布了新的文献求助10
23秒前
tdtk发布了新的文献求助10
29秒前
30秒前
CR7应助hnlgdx采纳,获得20
30秒前
31秒前
Ethanyoyo0917发布了新的文献求助10
34秒前
zdd完成签到,获得积分10
36秒前
37秒前
42秒前
Mmoler完成签到 ,获得积分10
43秒前
45秒前
66发布了新的文献求助10
47秒前
SciGPT应助俏皮的白柏采纳,获得10
49秒前
小木安华发布了新的文献求助10
51秒前
53秒前
55秒前
1分钟前
niuma给niuma的求助进行了留言
1分钟前
刀笔吏完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
ling发布了新的文献求助20
1分钟前
66发布了新的文献求助10
1分钟前
momo发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
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 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989832
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531967
关于积分的说明 11255613
捐赠科研通 3270725
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805035
邀请新用户注册赠送积分活动 882181
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809208