针对代谢通路复杂及疾病相关因素，下一代健康管理需要可穿戴、微创且可定制的方法，以连续监测多种生理相关生物标志物。现有数据驱动分析策略难以在真实生活场景中提供定量和预测性健康评估。本文报道了一种电子多路复用微针生物传感器贴片（eMPatch），可实时、微创地监测组织间液（ISF）中的关键代谢标志物，包括葡萄糖、尿酸、胆固醇、钠、钾和p...
由细菌和病毒病原体引起的传染病仍是全球重大威胁，尤其在诊断资源有限地区。传统光学方法耗时长、易受操作误差影响，并需要复杂仪器。比色生物传感器可将生物识别过程转化为肉眼可见的颜色变化，从而实现简单、低成本的即时检测。人工智能（AI）通过学习、训练和模式识别增强决策能力。机器学习（ML）和深度学习（DL）可提高诊断准确性，但它们不能自主...
食源性病原体仍是全球重大公共卫生问题，亟需快速、可及的检测技术。传统培养法和聚合酶链反应准确但耗时，不适合现场检测。本研究提出一种便携式、智能手机辅助的双模生物传感器，将比色成像与光热散斑成像相结合，用于提高侧流层析试纸条（LFA）检测沙门氏菌的灵敏度。原型装置采用低成本组件（约500美元），以树莓派控制照明、图像采集和基于机器学习...
草酸水平升高与肾结石形成风险增加相关，并可导致肾衰竭；血液中高浓度草酸还与心血管疾病有关，因此需要经济、快速地检测和定量草酸。氧化铜纳米粒子（CuO NPs）因本征颜色变化、成本低和易合成而成为比色纳米传感器。本文以对乙酰氨基酚为介导剂，通过新方法合成 CuO NPs，并用多种光谱和形貌技术表征。紫外-可见光谱在 225 nm 的表...
等离激元生物传感器，尤其是表面等离子共振（SPR）和表面增强拉曼光谱（SERS），因可实现实时、无标记生化检测而受到关注。然而，由于等离激元与不同生物分子相互作用复杂，最大化灵敏度和选择性仍是挑战。本文提出 SERA，一种人工智能驱动框架，将机器学习算法与实验 SERS 数据结合，用于等离激元传感性能的预测建模和优化。模型在来自多种...
转录因子（TFs）通过结合特定信号分子（SMs）启动转录，但设计能精确识别非天然信号分子的 TFs 仍具挑战。本研究以转录激活因子 BmoR 为例，建立基于随机森林的机器学习模型 BT，用于预测决定信号分子正交性的三个关键残基区（CRRs）。作者利用 Discovery Studio 对 5700 个 BmoR 突变体与四种醇类信号...