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ABSTRACT
Contents
Ⅰ. INTRODUCTION 11
Ⅱ. RESULSTS 16
2.1. Materials and architectural strategy of MDD DA-sensing probe. 16
2.1.1. Multi-deformable double-sided DA-sensing probe design. 19
2.1.2. Immobilization of the enzyme on to the hydrothermally grown ZnO nanorods. 21
2.1.3. Electrochemical characteristics of MDD DA-sensing probe.[원문불량;p.17] 25
2.1.4. Computational stress analysis of the MDD DA-sensing probe. 30
2.1.5. In vivo, real-time monitoring DA dynamics in normal and PD mice model. 34
2.1.6. Real-time measurement of pharmacological DA dynamics in the PD mice model. 37
2.2. All-in-one design of flexible artificial E-tongue system. 40
2.2.1. Concept of the bio-inspired artificial E-tongue system. 43
2.2.2. Device structure of the biomimetic E-tongue device. 45
2.2.3. Characteristics of lipid membrane-based artificial E-tongue system. 52
2.2.4. Artificial E-tongue system responses to six different wines. 56
2.2.5. Algorithm of artificial E-tongue system for six different wines classifications. 60
Ⅲ. Conclusion 65
Ⅳ. Experimental Methods and Material 68
4.1. Reagents for MDD DA-sensing probe. 68
4.2. Preparation of the substrate layer for MDD DA-sensing. 69
4.3. Fabrication of top component (WE/RE) of the MDD DA-sensing probe. 69
4.4. Fabrication of bottom component (CE) of the MDD DA-sensing probe. 71
4.4. Fabrication process for double-sided form of DA-sensing probe. 71
4.5. Amine-functionalization of ZnO NRs. 73
4.6. Enzyme immobilization process. 75
4.7. In vitro and in vivo electrochemical measurement. 75
4.8. Finite element analysis of soft mechanics of MDD DA-sensing probe. 76
4.9. In vitro biocompatibility test. 77
4.10. In vivo biocompatibility test. 77
4.11. Animals. 78
4.12. In vivo dopamine sensing under electrical stimulation. 79
4.13. Unilateral Parkinson's model generation and its validation. 80
4.14. In vivo dopamine sensing in Parkinson's mice model. 80
4.15. Preparation of lipid membrane solution. 81
4.16. Flexible artificial E-tongue device fabrication. 82
4.17. Measurements of open-circuit potential and EIS. 83
4.18. Deep learning experiment setting. 83
References 84
요약문 94
Figure 1. Schematics of MDD DA-sensing probe. 20
Figure 2. Optical images of fabricated MDD DA-sensing probe. 20
Figure 3. Schematic illustration of dopamine detection principle. 21
Figure 4. Illustration of chemical structures for enzyme immobilization processes. 22
Figure 5. Analysis of the enzyme immobilization processes. 23
Figure 6. Cyclic voltammetry analysis of the enzyme immobilization processes 25
Figure 7. Cyclic voltammetry analysis of 2D and 3D working electrode. 26
Figure 8. Chronoamperometry analysis and calibration curve of the MDD DA-sensing probe. 27
Figure 9. Selectivity test of the MDD DA-sensing probe 28
Figure 10. Longevity test of the MDD DA-sensing probe 28
Figure 11. In vitro biocompatibility test of the MDD DA-sensing probe. 29
Figure 12. Microscopic view for biocompatibility test of the MDD DA-sensing probe. 29
Figure 13. Mathematical analysis for simple deformations. 31
Figure 14. Mathematical analysis for complexed deformations 32
Figure 15. Optical and SEM images of MDD DA-sensing probe with complexed deformation. 33
Figure 16. MFB electrical stimulation induced dopamine sensing. 34
Figure 17. Amperometric analysis for MFB stimulation induced dopamine. 35
Figure 18. Amperometric analysis for MFB stimulation induced dopamine. 35
Figure 19. In vivo, neuroinflammatory test. 36
Figure 20. Behavior validation of unilateral dopaminergic denervation. 37
Figure 21. Histological validation of unilateral dopaminergic denervation of the hemi-PD mice model. 38
Figure 22. In vivo pharmacological synthesis of dopamine. 38
Figure 23. In vivo amperometric analysis for pharmacological synthesis. 39
Figure 24. Conceptual illustration of biological taste system and biomimetic artificial E-tongue system, 44
Figure 25. Schematic illustration of the flexible artificial E-tongue system. 46
Figure 26. Optical images of the artificial E-tongue system. 46
Figure 27. Optical and SEM images of the artificial E-tongue system. 47
Figure 28. Schematics of the working principles of the E-tongue system. 48
Figure 29. EIS analysis and OCP responses of saltiness lipid membrane. 51
Figure 30. EIS analysis and OCP responses of astringency lipid membrane. 51
Figure 31. Calibration curve of the artificial E-tongue system. 52
Figure 32. Reversibility test of the artificial E-tongue system. 54
Figure 33. Selectivity test of the artificial E-tongue system. 55
Figure 34. Optical images of six different wines for wine classification test. 56
Figure 35. Normalized on-line user reviews of six wines. 57
Figure 36. OCP responses of six different wines. 58
Figure 37. Comparison data of six different wines. 59
Figure 38. Schematic illustration of the overall block diagram of the proposed algorithm. 60
Figure 39. Artificial intelligent software simulation. 64
Figure 40. Similarity test of anonymous wine based on trained wine data via deep learning algorithm. 64
Figure 41. Fabrication process of flexible substrate. 70
Figure 42. Fabrication process of WE/RE. 70
Figure 43. Fabrication process of CE. 71
Figure 44. Fabrication process of double-sided neural probe. 72
Figure 45. Integration of WE/RE and CE onto flexible substrate. 72
Figure 46. Normalized and atomic concentration of C, N. 73
Figure 47. SEM images of amine-functionalized ZnO NRs. 74
Figure 48. Normalized and atomic concentration of C, N during enzyme immobilization processes. 75
Figure 49. Electric stimulus wave plot for MFB stimulation of dopaminergic axon fibers. 79
초록보기
이 연구는 체외 및 생체 내 환경에서 생리활성 분자를 실시간으로 감지할 수 있도록 맞춤 화된 유연한 전기화학 센서의 설계 및 특성을 제시합니다. 이 센서의 개발은 다양한 생물학적 환경에서 생리활성 분자를 모니터링할 수 있는 신뢰할 수 있고 다용도 적인 바이오 센싱 플랫폼에 대한 증가하는 수요를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 연구의 첫 번째 구성 요소는 다양한 신경 장애와 관련된 중요한 신경 전달 물질인 도파민을 정밀하게 모니터링하는 데 중점을 둡니다. 제안된 유연한 전기화학 센서는 양면구조 형태로 삼전극 시스템 및 3 차원 형태의 작업전극을 통합하여 도파민 감지를 위한 높은 감도와 선택성을 달성합니다. 이 센서는 철저한 특성화 및 보정 실험을 통해 도파민 농도를 실시간으로 정확하게 측정할 수 있는 능력을 입증하여 뇌 기능을 이해하고 신경 퇴행성 질환의 진단 및 치료를 지원할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 두 번째 구성 요소는 다양한 맛을 감지하고 분석할 수 있도록 설계된 소형의 유연한 전자 혀 시스템을 소개합니다. 시스템 내에서 정확한 위치에 여러 개의 지질막을 통합함으로써 전자 혀는 한 방울의 물방울로 짠맛, 신맛, 떫은맛, 쓴맛을 감지할 수 있습니다. 한 방울의 식이 화합물에서 짠맛, 신맛, 떫은맛, 쓴맛을 감지할 수 있습니다. 광범위한 미각 반응 평가 및 사용자 리뷰와의 비교를 통해 시스템의 신뢰성과 식음료 산업, 품질 관리 및 소비자 선호도와 같은 분야에서 감각 분석을 향상시킬 수 있는 잠재력을 입증했습니다. 유연한 전기화학 센서의 특성 분석에는 감도, 선택성, 안정성 등 다양한 파라미터가 포함되어 있어 생체 활성 분자를 감지하는 성능을 검증합니다. 캘리브레이션 실험을 통해 센서의 반응과 분석 물질 농도 간의 정량적 관계를 확립하여 정확한 실시간 측정이 가능합니다. 결론적으로, 이 유연한 전기화학 센서의 설계 및 특성화와 소형화된 유연한 전자 시스템의 통합은 바이오센싱 기술에 상당한 진전을 가져왔습니다. 이러한 다용도 플랫폼은 높은 감도, 선택성 및 다양한 생물학적 환경과의 호환성을 제공합니다. 도파민 센서와 전자 혀 시스템의 결합된 기능은 신경전달물질 역학 연구, 감각 분석, 생의학 연구 및 헬스케어 애플리케이션의 발전을 위한 새로운 길을 열어줄 것입니다.
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