A Machine Learning Assisted Non-Enzymatic Electrochemical Biosensor to Detect Urea Based on Multi-Walled Carbon Nanotube Functionalized with Copper Oxide Micro-Flowers.

Biosensors 2024 Zalke JB, Bhaiyya ML, Jain PA, Sakharkar DN 等 10 人

尿素检测对诊断肝肾疾病及相关健康状况至关重要。机器学习（ML）技术显著提升了生化传感的准确性与可靠性。本研究提出一种ML辅助的柔性丝网印刷非酶电化学生物传感器，用于定量检测尿素浓度。该传感器工作电极以多壁碳纳米管-氧化锌（MWCNT-ZnO）纳米复合材料功能化，并负载溶胶-凝胶法合成的氧化铜微花（CuO-MFs）。通过X射线衍射（X...

电化学生物传感器 非酶尿素生物传感器电化学检测氧化铜微花多壁碳纳米管-氧化锌

Enhancing electrochemical detection through machine learning-driven prediction for canine mammary tumor biomarker with green silver nanoparticles.

Analytical and bioanalytical chemistry 2024 Enginler SÖ, Küçükdeniz T, Dal GE, Yıldırım F 等 11 人

本研究开发了一种用于犬乳腺肿瘤生物标志物癌抗原15-3（CA 15-3）和黏蛋白1（MUC-1）敏感、选择性检测的创新生物传感器策略，将绿色银纳米颗粒（GAgNPs）与机器学习（ML）算法相结合，以实现高诊断准确性和无创早期检测潜力。GAgNPs增强型电化学生物传感器在血清中检测CA 15-3、在组织匀浆中检测MUC-1，检出限分别...

电化学生物传感器 绿色银纳米颗粒CA 15-3MUC-1机器学习