Künstliche Nase auf Basis von Carbon Dots kann Bakterien erschnüffeln

Ein Wissenschaftlerteam der Ben-Gurion-Universität des Negev (BGU) hat eine künstliche Nase erfunden, die eine kontinuierliche Überwachung der Bakterien ermöglicht. was noch nie zuvor erreicht wurde und in mehreren medizinischen, Umwelt- und Lebensmittelanwendungen.

Die Studie wurde veröffentlicht in Nano-Mikro-Buchstaben .

"Wir haben eine künstliche Nase erfunden, die auf einzigartigen Kohlenstoff-Nanopartikeln ("Kohlenstoff-Punkten") basiert, die Gasmoleküle erkennen und Bakterien durch die flüchtigen Metaboliten erkennen können, die in die Luft abgegeben werden. " sagt der leitende Forscher Prof. Raz Jelinek, BGU-Vizepräsident für Forschung &Entwicklung, Mitglied des Fachbereichs Chemie der BGU und des Ilse Katz-Instituts für Nanowissenschaften und Technologie, und der Inhaber des Carole und Barry Kaye Lehrstuhls für Angewandte Wissenschaften.

Die zum Patent angemeldete Technologie hat viele Anwendungen, darunter die Identifizierung von Bakterien in Gesundheitseinrichtungen und Gebäuden; Beschleunigung von Labortests und atembasierten Diagnosetests; Identifizierung von "guten" vs. pathogenen Bakterien im Mikrobiom; Erkennung von Lebensmittelverderb und Identifizierung giftiger Gase.

BGU hat eine bemerkenswerte Erfolgsbilanz in der Sensorentwicklung, die unendliche Möglichkeiten für die reale Anwendung bietet. Unsere renommierten multidisziplinären Forschungsanstrengungen zünden weiterhin Innovationen, einige der dringendsten Probleme der Welt anzugehen."

Doug Sesermann, Geschäftsführer, Amerikaner für die Ben-Gurion-Universität (A4BGU)

Die künstliche Nase verwendet chemische Reaktionen und Elektroden, um Dampfmoleküle zu erkennen und zu unterscheiden und die Kapazitätsänderungen auf ineinandergreifenden Elektroden (IDEs) aufzuzeichnen, die mit Kohlenstoffpunkten (C-Punkten) beschichtet sind. Die resultierende C-dot-IDE-Plattform stellt ein vielseitiges und leistungsstarkes Vehikel für die Gasmessung im Allgemeinen dar. und Bakterienüberwachung im Besonderen. Durch maschinelles Lernen kann der Sensor trainiert werden, verschiedene Gasmoleküle zu identifizieren, einzeln oder in Mischungen, mit hoher Genauigkeit.

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