• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • إصدارات جامعة قطر
  • وقائع المنتديات
  • المنتدى والمعرض البحثي السنوي لجامعة قطر
  • QUARFE 2021
  • Theme 2: Health and Biomedical Sciences
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • إصدارات جامعة قطر
  • وقائع المنتديات
  • المنتدى والمعرض البحثي السنوي لجامعة قطر
  • QUARFE 2021
  • Theme 2: Health and Biomedical Sciences
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Colorimetry-Based Detection of Biomarkers in Exhaled Breath for Predicting COVID-19 Disease

    Thumbnail
    عرض / فتح
    178.pdf (2.518Mb)
    التاريخ
    2021
    المؤلف
    Al-saedi, Fatimatulzahraa
    Riyaz, Najam-US-Sahar
    Morsy, Hagar
    Abuznad, Raghad
    Ahmed, Alaa Elsafi
    Alruwaili, Aeshah
    Ibrahim, Muna
    Sha, Mizaj Shabil
    Onthath, Haseena
    Maurya, Muni Raj
    Sadasivuni, Kishor Kumar
    Kasak, Peter (3)
    ...show more authors ...show less authors
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Exhaled breath is the biological medium that carries relevant medical information and can be used to analyse biomarkers characteristic for detecting abnormal health status. Thus, by systematically analysing the interaction mechanism of the coronavirus with the human cell and its effect on the biological activity, it is possible to indentify the compounds whose proportion in the exhale breath is affected. One such biomarkers are hydrogen peroxide (H2O2) and nitric oxide (NO), which represents oxidative stress in the body. The present study represents the colorimetry based quantification of H2O2 and NO using KMnO4 and m-cresol purple dye, respectively. The dyes exhibited 0.01 ppm limit of detection (LOD) for H2O2 and LOD of 0.02 ppm was estimated for NO. Moreover, dyes apprehended high degree of selectivity towards other bio-compounds present in the breath. The colorimetry sensor is best suited for quantifying oxidative stress in the body, which is one of the indicator of coronavirus infection. Thus, the sensor offers rapid point-of-detection for predicting COVID-19 infection in human body.
    معرّف المصادر الموحد
    https://doi.org/10.29117/quarfe.2021.0128
    DOI/handle
    http://hdl.handle.net/10576/24413
    المجموعات
    • الأبحاث [‎1610‎ items ]
    • الكيمياء وعلوم الأرض [‎615‎ items ]
    • أبحاث فيروس كورونا المستجد (كوفيد-19) [‎849‎ items ]
    • Theme 2: Health and Biomedical Sciences [‎80‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video