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MXene/peptide biomimetic olfactory sensor array with machine learning for gas sensing
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OA
AI
DOI：10.1016/j.nanoms.2025.09.009.png)
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摘要
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基于MXene的气体传感器已在气体检测、食品保鲜和医疗诊断等领域展现出巨大应用潜力。然而，它们在选择性和灵敏度方面仍存在局限性。本研究中，为提升MXene基气体传感器的传感性能，通过利用源自气味结合蛋白的特异性肽对MXene材料进行功能化，并集成传感器阵列与机器学习算法以改善气体识别，成功开发了一种仿生嗅觉传感系统。实验结果表明，引入嗅觉源性肽显著提升了传感器性能，与原始MXene相比，整体响应提高了2倍至4倍。此外，该系统表现出广泛的适用性，检测范围覆盖从低至50 ppb到高至500 ppm。基于此传感系统，我们成功实现了猪肉新鲜度的检测，并通过呼气分析区分了肺癌患者与健康个体，分类准确率高达94%。本研究为未来在食品安全监测和无创医疗诊断领域的应用奠定了有前景的基础。
Keyword:
Gas detection
MXene
Odorant-binding protein-derived peptide
Biomimetic olfactory sensor
Machine learning
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
17.9
论文数:
588
被引数:
3.1K
机构
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