一种基于等离子热传感的便携式设备，用于侧流测定检测和量化

介绍

早期发现和快速诊断对于疾病筛查和治疗非常重要。大多数医学测试非常耗时，需要复杂的临床样本制备、大型仪器和训练有素的实验室专业人员 [1]。这些要求极大地阻碍了资源有限地区的医疗。床旁检测 (POCT) 使用简单的设备并最大限度地减少获得临床相关结果所需的时间，使临床医生和患者能够快速做出决定。 POCT具有检测时间短、样品处理速度快、仪器简单、操作要求低等明显优势[2, 3]。因此，POCT的出现可以帮助疾病的早期快速诊断，尤其是在资源有限的地区，从而改善医疗条件。然而，分析灵敏度低、操作步骤复杂、设备成本高，往往阻碍了该技术的应用。因此，迫切需要进一步的工作来寻找具有大多数理想特性的POCT应用，同时最大限度地减少缺点。

为了解决其中一些问题，侧向流分析 (LFA) 是 POCT 中非常好的测试工具。 LFA 是一种基于纸张的即时检测条生物传感器，用于识别给定样品中的目标分析物 [4, 5]。 LFA 在纸基试纸条（方案 1b）中进行，该试纸条由样品垫、结合垫、吸收垫和用于检测的硝酸纤维素膜组成。在 LFA 的优点中，值得一提的是其在不同环境条件下的快速和单步测定、成本效益、操作简便、样品量小、保质期长 [6, 7]。传统的 LFA 通过肉眼检查测试线上的颜色变化来提供“是或否”的结果，这是此类检测最常用的检测方法。因此，这种方法往往缺乏准确性和主观判断[8]。尽管如此，由于 LFA 很容易与电子设备集成，因此一种可行的检测方法是开发条形阅读器以获得准确的定量结果。电荷耦合器件 (CCD) 或互补金属氧化物半导体 (CMOS) 传感器通常用于在条形读取器中捕获图像。通常采用图像处理软件来实现定量结果。在这些光学阅读器中，从外部光源的光的反射、透射或散射中获得的光学信息被记录下来，以便进行量化 [9,10,11,12]。在比色读取器中，颜色强度，例如灰度值或 RGB 坐标，是从测试线和控制线收集的，以分析 LFA 条 [13,14,15,16,17]。这种方法的一个缺点是，随着时间的推移，染料可能会因光损伤、机械方式或其他降解过程而失去颜色，从而导致重复性和准确性较差。在那些采用荧光读取器的系统中 [18, 19]，有机荧光团暴露于特定的激发波长，诱导条带中存在的荧光团以更长的波长发射。然后收集这些发射的光以进行定量检测。一个不容忽视的问题是，这些应用中通常使用的有机荧光团会遭受光漂白和化学降解，这会导致信号随时间衰减，需要特殊处理和特殊存储[7]。

等离子体热传感的概念。 一 具有两种不同感应模式的便携式设备模型和主要组件（顶部）（底部）。 b 热感应设置下的 LFA

最近，热传感逐渐应用于LFA检测。热感测包括使用热转换器，其中在分析物存在时产生的热量增加，从而允许由所述转换器检测该热信号。波罗等人。 [20] 通过使用近红外 (NIR) 光源检测癌症生物标志物癌胚抗原 (CEA)，利用各向异性金纳米粒子的等离子体特性诱导热量产生，探索了由等离子体加热驱动的传感概念。秦等人。 [21] 提出了一种使用热对比来量化 LFA 的方法，该方法使用绿色激光作为光源，其分析灵敏度提高了 32 倍。 2016 年，Wang 开发了一种类似的热对比读取器 [22]，将 LFA 量化的分析灵敏度提高了 8 倍。用于诱导换能器产生热量的光源可以调谐到特定波长，以防止其受到在这些波长下不吸收的其他分子的影响，从而确保检测特异性。使用位于电磁光谱的 NIR 区域的光源可以防止大部分来自生物来源的分子吸收光，特别是血液 [23]。这些优势表明，采用 NIR 光源的等离子体热传感是一种很有前景的 LFA 检测方法。然而，在以往的研究中，并没有开发出将LFA带与NIR光源结合使用的POCT装置。

在此，我们开发了一种基于等离子体热传感的便携式设备（方案 1a），无需额外修改条带即可提高 LFA 的分析灵敏度。通过在近红外激光照射下充分发挥等离子体共振来放大信号。原型中的激光波长位于纳米粒子的局部表面等离子体共振 (LSPR) 峰值内（在我们的环境中充当光热转换器），从而在测试线中产生热量。然后，热量由位于设备中的热传感器检测，该传感器测量由红外线发射（辐射）或热传导产生的热量。产生的热量与测试线中纳米粒子的数量和照射功率成正比 [24]。无需额外操作。

热传递有三种主要形式：传导、对流和辐射。为了研究不同热传递形式的检测性能，我们通过两种传感器（方案1a和附加文件1：图S1）测试了传导模式（接触）和辐射模式（非接触）。整个原型结构紧凑，采用嵌入式系统技术和表面贴装元件。研究了影响检测能力的主要因素，优化了操作条件。为了验证便携式设备的检测能力，对膜上直接装载纳米颗粒的 LFA 条进行了量化，并与传统的视觉检测进行了比较。由于我们的检测方法依赖于温度，因此还研究了环境温度对热信号检测的影响，并获得了传导模式的校准曲线。最后，以人绒毛膜促性腺激素（HCG）生物标志物为模型进行定量，以验证热传感的检测能力。

材料和方法

材料和试剂

磷酸盐缓冲盐水 (PBS) 购自 Lonza®。 N-(3-二甲基氨基丙基)-N-乙基碳二亚胺盐酸盐(EDC)和异双功能聚乙二醇(HS-PEG-COOH，MW =5000 g/mol (5 kDa))购自SIGMA®。吐温 20、Triton X100、牛血清白蛋白 (BSA)、海藻糖、聚乙烯吡咯烷酮 (PVP)、N -羟基磺基琥珀酰亚胺 (S-NHS)、氢氧化钠、氯化钠、氯化金 (III) 水合物和 HCG 激素购自 Aladdin®。蔗糖、十水四硼酸钠、硼酸、碘化钾、五水硫代硫酸钠购自国药集团化学试剂有限公司。硼氢化钠购自上海凌峰化学试剂有限公司。抗αHCG、抗βHCG、抗βHCG -小鼠二抗、硝酸纤维素膜 (NC-a110)、样品垫（玻璃纤维 BX108）、偶联垫（玻璃纤维 BX101）和聚氯乙烯 (PVC) 表面均购自 JieyYiBiotech™。 4-吗啉乙磺酸 (MES) 购自上海万科生物。纯乙醇购自常熟阳源化工有限公司

纳米粒子的合成（金纳米棱柱，AuNPrs）

本研究中使用的纳米颗粒是使用我们之前报告的协议 [25] 的变体获得的，后来改进了 [26]。简而言之，向体积为 220 mL 的 0.5 mM Na2S2O3 中补充 20 μL 的 0.1 M KI。然后，将 110 mL 上述溶液在 30 s 的过程中逐渐加入到含有 2 mM HAuCl4 的溶液中，并在室温下孵育至总时间为 4 分钟，此时该溶液补充了 110 mL 剩余的Na2S2O3+KI 溶液在 30 s 的过程中，然后再孵育 4 分钟。最后，将 100 mL 不含 KI 的 Na2S2O3 添加到所得溶液中，并在室温下孵育 60 分钟，获得最终的棱柱形纳米粒子。先前描述的所有孵育步骤均在不摇晃的情况下进行。合成后，纳米颗粒用 PEG（聚乙二醇化）稳定。添加到纳米颗粒中的 PEG 量按合成中使用的金总重量的 1:2 比例（NPs 与 PEG）制备。将 PEG 稀释在 1 mL Milli-Q 水中，然后加入确定体积的 NaBH4 以达到 1:1 的 PEG 与 NaBH4 摩尔比。将全部体积的 PEG 与 NaBH4 溶液完全添加到 AuNPr 中，并在温和混合下用 2 M NaOH 调节至 pH 12。最后，将溶液在 60 °C 下超声处理 60 分钟，然后在室温下以 4400 G 离心 15 分钟，以将 AuNPrs 与过量的 PEG 和未反应的材料分离。将沉淀重新悬浮在 Milli-Q 水中，并在室温下以 4400 G 离心 3 次，每次 9 分钟。这些最终样品被稀释到其原始体积的四分之一，以允许它们在室温下滗析数周。在此之后，溶液的上层（包含大部分较小、较轻的纳米金副产物）可以从沉积在底部的 AuNPrs 中去除。纳米颗粒的浓度是通过紫外-可见光谱法测量它们在 400 nm 处的吸光度 (OD) 并应用 11.3 mL mg ^-1 的转换因子 (ε) 获得的 cm ⁻¹ .该值是通过将 ICP 获得的金浓度与合成最终产物的 UV-Vis 在 400 nm 处的 OD 相关联而通过实验获得的。

纳米粒子与抗 HCG 抗体的结合

简而言之，将含有 0.5 mg/mL 聚乙二醇化纳米颗粒的 3 mL 溶液用 0.1 M MES 缓冲液 pH 5.5 洗涤 3 次，方法是在室温下在微型离心机中以 6000 rpm 的速度离心 9 分钟。将最终洗涤过的纳米颗粒重新悬浮在最终体积为 1 mL 的相同缓冲液（0.1 M MES 缓冲液 pH 5.5）中，并将 4 mg 的 EDC 和 S-NHS 添加到该溶液中。然后将样品在温和混合下孵育 20 分钟，以 6000 rpm 分钟离心 9 分钟，并用 MES 缓冲液洗涤。然后，将 20 μL 的抗体原液 (200 μg) 添加到样品中，并在 37 °C 下孵育 3 小时，然后在 4 °C 下第二次孵育过夜（不摇晃）。第二天，将缀合的纳米颗粒离心（9 分钟，6000 rpm）并用硼酸盐缓冲液5 mM pH 9洗涤两次。然后，将25 mg BSA加入溶液中。在室温下温和摇动孵育 1 小时后，用补充有吐温 20（5 mM pH 9）的硼酸盐缓冲液洗涤样品（9 分钟，6000 rpm），最后储存在 4 °C 直至进一步使用不超过 4 –5 天。

纳米粒子制备完成后，进行试条组装（ESI中所述）。

将纳米粒子加载到条带的膜上

为了将纳米颗粒加载到条带的膜上，获得了聚乙二醇化纳米颗粒（不含抗体）原始储备的浓度，并在 Milli-Q 水中进行了一系列稀释，得到了从 0 （不含纳米颗粒的纯 Milli-Q 水）最大浓度高达 10 OD/mL，根据之前由 ICP-AES 表征的转换因子，对应于 0.9 mg/mL。为简单起见和外推，OD 值优于重量浓度。因此，用微量移液管将 2 μL 的上述稀释液中的每一个直接添加到条带的硝化纤维素膜上，并在整个过程中在室温下干燥~2 小时。干燥后的条带在辐照试验前室温保存。

为了检测试纸条中的 HCG 抗原，在 PBS 中对分析物 (HCG) 进行了一系列稀释。通过将 5 μL 与抗 HCG 抗体缀合的 AuNPr 加载到缀合物垫中，以及 50 μL 所需的含有 HCG 的稀释液，运行每个条带。以与先前测试类似的方式干燥条带。

便携式设备的开发

便携式设备（图 1a 和附加文件 1：图 S1）使用嵌入式系统技术和表面贴装组件组装而成，因为它们尺寸小且具有成本效益。原型的组成如图1b所示。主板（附加文件1：图S1）是设备的核心模块，其功能是处理数据和控制其余部件。该模块主要由单片机STM32F407组成，具有大内存、低功耗的特点。在主板上设计了电压转换电路，为设备中的各个模块提供正确的电压供应。

便携式设备的详细信息。 一 基于等离子热传感的便携式设备。 b 硬件组成图 ①主板，②激光和传感模块，③用户界面。 c 条带盒

主板上有五个接口，用于与其他模块的连接。温度传感器通过IIC接口与主板相连，接收传感器传输的温度信号。为了准确测量温度，我们选择了带有数字输出的温度传感器。用于传导模式的传感器是半导体传感器（ADT7420，Analog Devices），具有 16 位温度分辨率 (0.0078 °C) 和低功耗 (700 μW)。在辐射模式下，我们使用了具有 17 位温度分辨率和 3.9 mW 功耗的红外温度计（MLX90614，Melexis）。激光控制模块和主板之间的接口由继电器控制电路组成，以确保对激光二极管的准确管理，同时保护主板免受大电流的影响。激光模块由三个组件组成：（1）激光控制组件（附加文件 1：图 S1），（2）提供波长为 1064 nm 的光源的激光二极管（Thorlabs，M9-A64-0200）以及 200 mW 的最大光学功率输出，以及 (3) 安装在激光模块中的非球面透镜（Thorlabs，354330-C），用于将激光二极管发出的光会聚到 1 mm × 2.5 mm 的区域。这些组件允许准确地照亮条带上的测试线。 LCD 触摸屏（TaoJinChi Corporation TJC4827K043_01RN，480 × 272 像素）用于提供图形用户界面。电路板的接口 4 留作程序下载和调试。设备中组装了一个 USB 接口，用作电池的充电端口以及设备与可选的外部计算机之间的通信端口。该原型机由 10,000 mAh 锂电池供电。 MCU 中的程序由 IAR 软件（版本 7.50.2.10505）编译。图形用户界面采用USART HMI软件设计。

原型盒和试纸盒的设计

为了保证设备的易用性和便携性，设计了3D打印外壳和墨盒，提高了设备​​的抗干扰能力和稳定性。外壳和墨盒均使用白色树脂作为材料。设计使用Solidworks 2018软件。

根据内部组件的形状，为设备设计了一个长方体外壳（附加文件 1：图 S2a）和一个矩形底板（附加文件 1：图 S2b）。长方体外壳为液晶屏和激光二极管控制模块提供了一个固定的安装位置。外壳侧面的矩形槽用于插入试纸盒。底板上装有电池和主板安装座，可以将元器件固定在底板上，无需移动。所有检测部件都固定在底板上。传感器和条盒的支撑框架固定在底板中，使它们紧密接触。为激光二极管和透镜提供了微调移动轨道，允许固定和调整距离。整个外壳尺寸为133 mm×108 mm×73 mm。

设计了一个特殊的墨盒（图 1c，15 mm × 4 mm × 70 mm）用于保护测试条。卡盒具有三个窗口，一个用于装载样品，另外两个用于测试线和对照线的可视化。测试线的窗口设计为略小于测试条的宽度，以确保激光无法通过测试条而影响传感器的检测。在墨盒背面制作了一个背衬凹口，使导电传感器能够完全接触测试线位置的条带背面，同时确保辐射传感器能够正确检测温度。

热传感和参数计算算法

由于激光照射纳米颗粒，测试线中会产生热量，导致可检测到的温度变化。这种热量产生 (Q , W/m ³ ) 取决于纳米粒子的浓度 (C , OD/mL), 照明面积 (A , m ² ) 和激光强度 (I , W/m ² ) [22]，根据以下公式：

当激光照射条带时收集热信号（温度）。由于照明面积和激光强度保持恒定，热信号随着测试线上纳米粒子的数量而变化。为了量化发热，比较了两种方法。第一个使用温度变化（附加文件 1：图 S3）来量化热信号。温度变化 (∆T ) 被计算用于测定：

其中 T end 是照射结束时达到的最终（最高）温度，T 0 是开始照射前传感器记录的初始环境温度。另一种方法使用曲线下面积的定量计算（AUC，附加文件 1：图 S3）。该方法按照10 Hz的采样频率将曲线分成梯形，然后计算所有梯形的相加。通过将面积除以检测时间 (t det):

在检测中应用这两种方法时，AUC 分析提供了更好的量化重复性（附加文件 1：图 S4）。因此，选择AUC分析用于最终的热量定量。

为了评估不同检测方法的性能，我们评估了量化的 LOD。在每个实验中，我们测量了四个样品的一个浓度（四个条带，n =4）。考虑到空白组的标准偏差 (σ0) 和灵敏度 (S ) 是标准曲线在线性范围内的斜率，我们评估 LOD 如下：

检测程序

整个检测过程包括三个主要步骤：（1）数据收集，（2）检测和结果获取，以及（3）结果显示和存储。首先，将测试条装入盒中并插入设备中。只需轻按检测按钮并输入患者信息即可进行测量（可选地，也可以输入匿名代码）。信息被传输到微控制器单元 (MCU) 并存储。然后，MCU 启动温度传感器和激光二极管开始测试。同时，MCU 接收到的温度数据发送到 LCD 进行实时显示和绘图。检测完成后，MCU 计算 AUC 值并将结果显示在屏幕上。

结果与讨论

纳米粒子的表征

共轭纳米级的紫外-可见光谱如图 2a 所示，表明最大峰位于 1130 nm。 AuNPr 在激光波长 (1064 nm) 处的吸光度是 1130 nm 处最大吸光度的 92%。收集SEM和TEM图像（图2b，c）以可视化纳米颗粒的形态，确认大多数三角形形状。

金纳米级的表征。 一 纳米颗粒的紫外-可见光谱。 b 可视化的非共轭纳米粒子的代表性图像 SEM 和 c 透射电镜

设备测量条件优化

在热传感中，检测时间和激光二极管到测试线的距离是影响信号响应的主要因素 [27, 28]。研究了这两个因素以优化测量条件。为了优化辐照时间，我们将条带辐照 10 min，并分别记录两个传感器的温度变化。从图 3a 可以看出，温度在 10 min 内持续上升，但在 120 s 后温度上升开始趋于平稳。这一结果与之前的研究相匹配，其中在热信号随时间的变化中观察到了类似的趋势 [28]。考虑到POCT和功耗的要求，设备的检测时间设置为120 s。

热传感优化。 一 照射 10 分钟后的温度变化。 b 不同照射距离下的热信号

然后执行距离的优化。图 3b 显示热信号随着激光二极管与测试线之间距离的增加而降低。原因可能是到达测试线的激光功率随着距离的增加而衰减。为了获得最大的信号响应，距离设置为7 mm。

环境温度对热传感的影响

由于热传感与温度密切相关，因此有必要研究环境温度如何影响热传感。使用培养箱将环境温度控制在 27.5 到 40°C 之间。在每个温度点以 2.5 °C 的间隔共测量 4 个样品。通过两种热传感方法分别测量了空白和 1 OD/mL 试纸条的环境温度与热信号曲线。环境温度的拟合曲线参数如表1所示。图4a表明在传导模式下，不同浓度的曲线斜率基本一致，表明环境温度的变化对不同浓度的影响相同。因此，环境效应曲线可用于校准定量结果。在辐射模式下，两种浓度对应的曲线（图4b）的斜率相互一致，但两条曲线均呈下降趋势。结果表明，在高温变化条件下测量样品时，传导模式更可靠。

环境温度的影响。 一 热信号在传导模式下随环境温度变化。 b 辐射模式下热信号随环境温度变化

纳米粒子的量化

热敏检测

为了获得标准的定量曲线，分别使用两种热传感方法（附加文件 1：图 S5）检测含有 0 到 10 OD/mL 范围内的纳米颗粒的试纸。这些条带（附加文件 1：图 S6a）包含不同浓度的纳米粒子，由提到的便携式设备检测到（参见“材料和方法”部分）。设备中两个传感器的设置见附加文件 1：图 S5a 和 S5b。在 27.5 °C 的环境温度下，针对每个浓度测试了四个样品。该设备应用 AUC 方法来计算测试线处的热信号。因此，热信号的量化与测试线上纳米颗粒的数量成正比。量化曲线（图 5a）由热信号获得的数据对纳米颗粒浓度的线性回归产生，并由表 2 中的公式表示。

纳米粒子的定量。 一 三种方法的标准定量曲线。 b 低浓度定量结果呈线性曲线

表 2 显示辐射模式的灵敏度比传导模式的灵敏度高 15 倍。传导和辐射模式的 LOD 分别为 0.053 OD/mL 和 0.023 OD/mL。在热传感中，与传导模式相比，辐射模式将检测限 (LOD) 提高了 2 倍。 LFA 条的稳定性也按照附加文件 1：图 S7 中的描述进行了测试。传导热传感模式需要两种固体之间的热传递。当测试线的温度快速升高时，传感器需要时间（松弛时间）才能达到与测试线相同的温度。结果，检测结束时传感器的温度低于测试线中的实际温度。另一方面，辐射模式不需要将热量传递给传感器，因为传感器直接检测测试线辐射的红外波以获得其当前温度。在传导检测模式下，由于良好的导热体作为散热器的存在，部分热量被散发，而在辐射检测中，只有空气和条带本身参与了散热。这些原因可以解释传导法的灵敏度低于辐射法。

在测试浓度为10 OD/mL的试纸时，我们发现使用辐射（非接触）感应模式时有灼烧痕迹。 One possible reason for this phenomenon is that in the non-contact measurement, the low thermal conductivity of the air allows the heat to be retained in the test line and dissipate less efficiently, increasing the effective local temperature and eventually causing the combustion of the membrane.

In the contact mode of detection, however, the sensor with a large thermal conductivity acted as medium and heatsink. In this way, heat was conducted to the sensor so that no combustion occurred in the test line.

Comparison Between Thermal Sensing and Visual Detection

Due to its popularity for portable devices and wide use, we compared the thermal sensing with visual detection for its detection ability. For visual detection, the pictures of the strip were taken by a conventional microscope digital camera. The test strips were mounted in the cartridge to ensure the positional consistency of the image analysis in a similar fashion than with the thermal sensing. Software Image J was used to analyze the grey value in the test line for different concentrations of nanoparticles. A standard curve (Fig. 5a) of the visual detection method was plotted based on the results of this analysis. The linear range between the grey value and the concentration of nanoparticles was 0.2–10 OD/mL (R ² was 0.770 for the range of 0–0.2 OD/mL, so they were thus discarded from further analysis). The detection limit was 0.268 OD/mL. The results indicated that thermal sensing could reduce LOD by 5- to 12-fold compared to visual detection. In Qin’s research, they found that the LOD for visual analysis was 100-fold higher than thermal contrast [21]. Since they employed a high laser power and an infrared camera, they gained greater difference in LOD. One reasonable explanation for the LOD improvement is that thermal sensing is able to measure the nanoparticles on top and beneath the membrane surface. Another advantage of thermal sensing is that it has a higher stability than visual detection. Thermal sensing generates heat by the nanoparticles on the entire test line. Visual detection relies only on the color reaction of the nanoparticles on the surface of the test line. Even if the analyte concentrations of two test strips are the same, the distribution of the nanoparticles on the T-line in the tangent plane is different; thus, the visual inspection will result in a difference in the detection results while the thermal sensing is more stable and reproducible. On the contrary, the sensitivity of the visual detection was 2-fold higher than thermal sensing. Visual detection is a direct method for quantifying nanoparticles, while thermal sensing is an indirect measurement of the concentration of the nanoparticles by measuring the temperature changes, which may partially explain the lack of sensitivity. Figure 5b demonstrates that the linear range of detection for thermal sensing can be as low as 0 OD/mL, with the R ² of 0.972 (conduction) and 0.987 (radiation), suggesting that thermal sensing has a better potential for its applications in early detection in POCT than color quantification, since the target analytes are in lower concentrations.

Quantitative Detection of HCG

Finally, the biomarker HCG was quantified using our system in order to validate the thermal sensing. Both conduction and radiation modes were applied to quantify the HCG. The optical power was turned down to 150 mW, preventing the strips from burning. Strips (Additional file 1:Figure S6b) with four different concentrations were tested. Figure 6a and b show that the thermal signals were linear to the concentration of HCG from 35 to 700 mUI/mL. When the concentration was extended to the range of 35–7000 mUI/mL, the linearity was between the logarithm of the concentration and the thermal signal as in Fig. 6c, d. In conduction mode, the LOD was 64.2 mIU/mL which is in a similar range than the visual detection. However, the ideal LOD of the radiation mode was 2.8 mIU/mL. The data matched with the quantification of nanoparticles. Compared with other devices that applied photothermal effect (LOD =5.5 mIU/mL) [27], our device in radiation mode reduced the LOD by nearly 2-fold. Those results proved that thermal sensing is an effective way in LFA detection and quantification.

The standard curves of HCG. 一 A linear curve between the logarithm of the HCG concentration and the thermal signal in radiation mode. b A linear curve between the logarithm of the HCG concentration and the thermal signal conduction mode. c The quantification results of HCG in radiation mode. d The quantification results of HCG in conduction mode

结论

A plasmonic thermal sensing method for LFA detection was established. A portable device based on this method was developed by applying different temperature sensors (conduction and radiation modes). The study of the influence of the ambient temperature demonstrated that it has a negative impact on the thermal sensing and conduction mode was less affected than radiation mode. In radiation mode, the impact was more significant at high concentrations. Both modes were also tested to compare the quantification ability. When compared with the traditional visual detection, the thermal sensing methods showed a 5- to 12-fold improvement in LOD for nanoparticle quantification. The radiation mode showed a better performance than conduction mode in both sensitivity and LOD. In the validation of thermal sensing, LFA strips for the detection of HCG were tested and the results demonstrated that the radiation mode was much more sensitive than the conduction mode. In this way, we proved that thermal sensing is a feasible and effective way for early detection in LFA platforms.

In conclusion, plasmonic thermal sensing can truly improve the analytical sensitivity and shows a promising future in LFA detection for early diagnostic applications. The portable device described herein provided two sensing approaches to satisfy different requirements.

数据和材料的可用性

当前研究中使用和/或分析的数据集可根据合理要求向相应作者索取。

缩写

AUC:

Area under the curve

AuNPrs:

Gold nanoprisms

BSA：

牛血清白蛋白

CCD：

电荷耦合器件

CMOS：

Complementary metal oxide semiconductor

HCG:

Human chorionic gonadotropin

LFA:

Lateral flow assay

细节层次：

检测限

LSPR：

局域表面等离子体共振

MCU:

Microcontroller unit

MES:

4-Morpholineethanesulfonic acid

近红外：

近红外

PBS：

磷酸盐缓冲盐水

POCT：

即时检测

PVC:

Polyvinyl chloride

PVP：

Poly-vinyl-pyrrolidone

S-NHS:

N -Hydroxysulfosuccinimide