丁家旺Angew.：深度学习增强磁控电位型适配体传感器！

现实世界太虚伪

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研究内容
为了确保公众健康，需要能够对复杂基质中的分析物进行快速、可靠和准确的定量测量的生物传感器。生物电子传感器能够在目标结合时报告生物分子的电荷变化，从而实现直接和灵敏的分析物检测，但电位型测量传感器仍然面临着挑战，主要是由于德拜长度的限制和对分子水平平台的需要。
中国科学院烟台海岸带研究所丁家旺研究员通过引入磁控电位法克服了这些障碍，聚合物膜电位传感器的提取和分子结合反应可以通过生物受体组装的磁珠来调节。基于电位阵列，这种结合深度学习算法的非平衡测量技术允许使用抗生素作为模型快速可靠地分类和量化各种小分子。相关工作以“Deep Learning-Enhanced Potentiometric Aptasensing with Magneto-Controlled Sensors”为题发表在国际著名期刊Angewandte Chemie International Edition上。

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研究要点
要点1.该磁控电位法使用聚合物膜电位离子传感器直接和灵敏地测量组装在磁珠上的DNA适体的靶结合诱导的电荷变化，受体和传感器带负电适体的电位响应通过施加磁场来动态控制和调节。基于磁的生物测定具有简单、可靠性、多功能性和与便携式设备的兼容性等优点。
要点2.作为概念的证明，抗生素作为小分子靶标是通过利用靶标结合诱导的适体电荷变化来测量的。为了快速实现多个小分子的分类、识别和定量，电位阵列传感器可以被设计为高效模式识别的“电子舌头”。深度学习是一类具有强大特征提取和预测能力的人工智能方法，为辅助生物传感应用开辟了新的途径。
要点3.磁电位适配感知与基于深度学习的强大算法的耦合可以提供一种工具，以选择性和定量的方式解决各种抗生素。鉴于通过体外选择可获得多种适体，这种适体感测策略可能用于分析广泛的目标，并导致新一代电位生物测定，以实现复杂基质中分析物的定量测量。
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研究图文

图1. 用于多种分析物的磁控电位适配体检测平台。

图2. 电位适配体测定。

图3. 用于抗生素检测的电位适配体检测法。

图4. 抗生素的鉴别。

图5. 抗生素的定量。
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文献详情
Deep Learning-Enhanced Potentiometric Aptasensing with Magneto-Controlled Sensors
Junsong Mou, Jiawang Ding,* Wei Qin
Angew. Chem. Int. Ed.
DOI: 10.1002/anie.202210513
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作者简介

丁家旺，男，博士，研究员。2005年华中农业大学获得学士学位（应用化学）；2008年华中师范大学获得硕士学位（分析化学）；2011年中国科学院烟台海岸带研究所获得博士学位（环境科学），留所工作。2018年11月起，任中国科学院烟台海岸带研究所研究员。工作期间先后在芬兰爱博学术大学（Johan Gadolin Scholarship，2015）和瑞士日内瓦大学（2017）进行博后和访问学者研究。
主要从事电化学传感与技术研究及仪器装备研发。主持国家自然科学基金、中国科学院科研装备研制项目、中国科学院青年创新促进会人才项目等。已在J. Am. Chem. Soc., Angewandte Chemie International Edition, Anal. Chem.,等杂志发表研究论文40余篇。曾获得中国科学院优秀博士论文（2012）和中科院院长特别奖（2011），山东省自然科学二等奖（2014，排名第二）、中国分析测试协会科学技术奖一等奖（2018，排名第二）、海洋工程科学技术奖一等奖（2017，排名第三）、中科院沈阳分院优秀青年科技人才奖（2014）、烟台市自然科学一等奖（2018，排名第一）等奖项。
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来源：http://www.yidianzixun.com/article/0l58kZoc
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