Biomembrane-Modified Field Effect Transistors for Sensitive and Quantitative Detection of Biological Toxins and Pathogens

生物传感器 纳米传感器 检出限 纳米技术 场效应晶体管 生物电子学 材料科学 微流控 微生物毒素 生物物理学 化学 晶体管 色谱法 生物 毒素 生物化学 物理 量子力学 电压
作者
Hua Gong,Fang Chen,Zhenlong Huang,Yue Gu,Qiangzhe Zhang,Yijie Chen,Yue Zhang,Jia Zhuang,Yoon‐Kyoung Cho,Ronnie H. Fang,Weiwei Gao,Sheng Xu,Liangfang Zhang
出处
期刊:ACS Nano [American Chemical Society]
卷期号:13 (3): 3714-3722 被引量:230
标识
DOI:10.1021/acsnano.9b00911
摘要

The efforts of detecting bioactive targets with complex, dynamic, and unknown molecular profiles have inspired the development of various biosensor platforms. Herein, we report a cell-membrane-modified field effect transistor (FET) as a function-based nanosensor for the detection and quantitative measurement of numerous toxins and biological samples. By coating carbon nanotube FETs with natural red blood cell membranes, the resulting biomimetic nanosensor can selectively interact with and absorb broad-spectrum hemolytic toxins regardless of their molecular structures. Toxin–biomembrane interactions alter the local charge distribution at the FET surface in an ultrasensitive and concentration-dependent manner, resulting in a detection limit down to the femtomolar (fM) range. Accurate and quantitative measurements are enabled via a built-in calibration mechanism of the sensor, which overcomes batch-to-batch fabrication variations, and are demonstrated using three distinct toxins and various complex bacterial supernatants. The measured signals of bacterium-secreted proteins correlate linearly with the actual bacterial numbers, making the biosensor a nontraditional approach to rapidly detecting bacterial concentrations without a need to count bacterial colonies.
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
苹果以云完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
五十完成签到,获得积分10
1秒前
bo发布了新的文献求助10
1秒前
崔润霖完成签到,获得积分10
1秒前
邵晓啸完成签到,获得积分20
2秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
2秒前
阿怜发布了新的文献求助20
2秒前
阿杰完成签到,获得积分10
2秒前
lj发布了新的文献求助10
3秒前
一直成长完成签到,获得积分10
3秒前
666完成签到,获得积分10
3秒前
sxx发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
snkank完成签到,获得积分10
4秒前
风~完成签到,获得积分10
5秒前
一水合羟基磷酸钙完成签到,获得积分10
6秒前
NNi完成签到,获得积分20
6秒前
orixero应助三岁半的小朋友采纳,获得10
6秒前
mss完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
肖肖完成签到 ,获得积分10
7秒前
Zzz完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
baozeNG完成签到,获得积分10
7秒前
受伤的元菱完成签到,获得积分10
7秒前
Lisa发布了新的文献求助10
7秒前
风清扬应助崔润霖采纳,获得30
8秒前
吴鹏完成签到,获得积分10
8秒前
研友_Z7WQzZ完成签到,获得积分10
8秒前
顾矜应助Designer采纳,获得10
9秒前
懒人完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
甜甜的盼海完成签到,获得积分10
9秒前
菠萝包完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
10秒前
huan1627发布了新的文献求助10
10秒前
牧童完成签到,获得积分10
10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
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Process Plant Design for Chemical Engineers 400
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
Signals, Systems, and Signal Processing 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5612474
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4696608
关于积分的说明 14893795
捐赠科研通 4733377
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2546447
邀请新用户注册赠送积分活动 1510565
关于科研通互助平台的介绍 1473442