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
Xdz完成签到 ,获得积分10
刚刚
SciGPT应助五五五采纳,获得10
刚刚
量子星尘发布了新的文献求助10
刚刚
万能图书馆应助我是AY采纳,获得10
1秒前
1秒前
jnm123发布了新的文献求助50
1秒前
1秒前
黄坤发布了新的文献求助10
2秒前
今后应助yl采纳,获得10
2秒前
Akim应助yzy采纳,获得10
2秒前
casaboy完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
刘岩松发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
归尘发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
花花兔完成签到,获得积分20
4秒前
5秒前
5秒前
5秒前
慕容飞凤完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
feiyan完成签到 ,获得积分10
6秒前
11发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
6秒前
7秒前
liumiaomiao完成签到,获得积分10
7秒前
俭朴的天薇完成签到,获得积分10
7秒前
hhhhhhh发布了新的文献求助10
7秒前
绿狗玩偶发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
Lucas应助lizhiqian2024采纳,获得10
8秒前
健忘学姐发布了新的文献求助10
8秒前
Akim应助xz采纳,获得10
9秒前
蒲公英完成签到,获得积分10
9秒前
舒适行云完成签到,获得积分10
9秒前
小壳儿发布了新的文献求助10
9秒前
打打应助xiaowan采纳,获得10
9秒前
linllll发布了新的文献求助10
9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
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
„Semitische Wissenschaften“? 1510
从k到英国情人 1500
Cummings Otolaryngology Head and Neck Surgery 8th Edition 800
Real World Research, 5th Edition 800
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 5759707
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5521712
关于积分的说明 15395175
捐赠科研通 4896734
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2633863
邀请新用户注册赠送积分活动 1581925
关于科研通互助平台的介绍 1537410