m+Medelevator.RU
← Поиск публикаций
Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) · 2026

Interfacial Self-Assembly Ag-Ag2S Asymmetric Ordered Nanowires for Photoelectrochemical Intelligent Detection of Dual LncRNAs.

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Geng Wenchao, Mei Mengjiao, Chen Shang, Ji Jiangying, Liu Wenbo, Yan Zhiyi, Wei Jiarui, Liu Siyu, Li Sirong, Zhu Chengzhou, Yang Ruiying

Аннотация

The random stacking and intrinsic high symmetry of substrate materials seriously affect the photoelectrochemical (PEC) detection performance. Herein, taking silver nanowires as templates, the silver-silver sulfide (Ag-Ag2S) asymmetric ordered nanowires (AONs) are prepared by the interfacial self-assembly and interface-confined sulfurization strategies. Based on the anisotropic characteristics of Ag-Ag2S AONs on two sides, a novel PEC platform is reported for dual long non-coding RNAs (lncRNAs) co-detection in plasma exosomes, with machine learning-assisted data analysis for cancer intelligent diagnosis. The photocurrent response of Ag-Ag2S AONs is 16 times that of disordered Ag-Ag2S, while finite-difference time-domain and density functional theory simulations confirm the optical anisotropy of Ag-Ag2S AONs. Employing magnetic separation to differentiate signals, this developed PEC biosensor achieves selective recognition for lncRNAs MALAT1 and HOTAIR with low detection limits of 1.5 and 1.7 fM, respectively. Importantly, machine learning-assisted Ag-Ag2S AONs in distinguishing lung cancer patients from healthy individuals can reach 90% accuracy. The study combined the integration of advanced sensing materials and machine learning model, providing a new approach for intelligent monitoring of biomarkers.

Предметные рубрики MeSH

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты