本文开发了一种新型、低成本（约10美元）、便携式深度学习辅助智能手机电化学发光（ECL）传感平台，用于乳酸的选择性检测。采用丝网印刷和蜡印法在纸质基底上快速制备微型单对电极 ECL 器件，自制 3D 打印便携黑盒作为反应腔。该平台与智能手机及升降压转换器集成，无需昂贵 CCD 相机、光电倍增管和笨重电源，适合即时检测。深度学习模型利...
生物元件（bio-elements）的理性设计、活性预测与自适应应用是合成生物学的重要研究方向。当前该领域的主要挑战在于如何高效设计所需生物元件，并利用海量数据准确预测其活性。人工智能（AI）技术的发展使机器学习和深度学习算法能够在生物元件数据中挖掘规律并预测其性能。本综述探讨了 AI 算法在生物元件理性设计、活性预测以及利用 AI...
本研究提出一种无标记单细胞分类方法，用于在单细胞水平快速识别和区分不同细胞类型或亚型。现有活细胞筛选常依赖生物分子标记或侵入性操作，可能影响细胞功能或造成损伤。作者将相差显微镜的高空间分辨率与共振波导光栅（RWG）生物传感器的粘附动力学记录能力相结合，建立高精度单细胞分割与分类工作流。该方法利用RWG传感器记录细胞粘附引起的界面折射...
生物传感技术的快速发展以及深度学习的出现，标志着医疗和生物医学研究进入一个新时代：智能手机、智能手表和专用健康设备等普及型设备有望在自然环境中促进远程、可及的诊断、监测和自适应治疗。本系统综述聚焦多种生物传感技术与深度学习算法相结合的影响，以及这些模型在医疗中的应用。我们探讨了研究人员和工程师在开发用于生物传感的深度学习模型时必须考...
核糖体生物发生起始于核仁，核仁是由液-液相分离形成的多相生物分子凝聚体，也是重要的疾病生物标志物和应激生物传感器，其形态反映功能。本研究采用数字全息显微镜（DHM）这一无标记定量相位对比显微技术，在贴壁和悬浮人细胞中检测核仁。作者训练卷积神经网络，在 DHM 图像上自动检测并量化核仁。包含细胞光学厚度信息的全息图使作者定义了一种新指...
近年来，生物传感器在食品安全评价中的应用受到广泛关注，但其灵敏度、准确性和效率的评价仍在持续。机器学习的出现增强了生物传感器在食品安全评价中的应用，并取得更好结果。机器学习已初步与不同生物传感器结合用于食品安全评价，并显示积极效果。本综述全面总结了用于食品安全生物传感器的多种机器学习方法。首先概述主要机器学习方法，并深入考察生物传感...