Graphene oxide for electrochemical sensing applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
By exploiting the presence of abundant carboxylic groups (–COOH) on graphene oxide (GO) and using EDC–NHS (1-ethyl-3-(3-dimethylaminopropyl) carbodiimide hydrochloride–N-hydroxysuccinimide) chemistry to covalently conjugate protein molecules, we demonstrate a novel electrochemical immunosensor for detection of antibody–antigen (Rabbit IgG–AntiRabbit IgG) interactions. The interactions were verified using Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS). Although GO is known to be a poor conductor, the charge transfer resistance (RP) of a GO modified glassy carbon electrode (GCE) was found to be as low as 1.26 Ω cm2. This value is similar to that obtained for reduced graphene oxide (RGO) or graphene and an order of magnitude less than bare GCE. The EIS monitored antibody–antigen interactions showed a linear increase in RP and the overall impedance of the system with increase of antibody concentration. Rabbit IgG antibodies were detected over a wide range of concentrations from 3.3 nM to 683 nM with the limit of detection (LOD) estimated to be 0.67 nM. The sensor showed high selectivity towards Rabbit IgG antibody as compared to non-complementary myoglobin. RGO modified GCE showed no sensing properties due to the removal of carboxylic groups which prevented subsequent chemical functionalization and immobilization of antigen molecules. The sensitivity and selectivity achievable by this simple label free technique hint at the possibility of GO becoming the electrode material of choice for future electrochemical sensing protocols.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle