β-Galactosidase-Based Colorimetric Paper Sensor for Determination of Heavy Metals
Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate a novel approach for rapid, selective, and sensitive detection of heavy metals using a solid-phase bioactive lab-on-paper sensor that is inkjet printed with sol-gel entrapped reagents to allow colorimetric visualization of the enzymatic activity of β-galactosidase (B-GAL). The bioactive paper assay is able to detect a range of heavy metals, either alone or as mixtures, in as little as 10 min, with detection limits as follows: Hg(II) = 0.001 ppm; Ag(I) = 0.002 ppm, Cu(II) = 0.020 ppm; Cd(II) = 0.020 ppm; Pb(II) = 0.140 ppm; Cr(VI) = 0.150 ppm; Ni(II) = 0.230 ppm. The paper-based assay was immune to interferences from nontoxic metal ions such as Na(+) or K(+), could be used to detect heavy metals that were spiked into tap water or lake water, and provided quantitative data that was in agreement with values obtained by atomic absorption. With the incorporation of standard chromogenic metal sensing reagents into a multiplexed bioactive paper sensor, it was possible to identify specific metals in mixtures, albeit with much lower detection limits than were obtained with the enzymatic assay. The paper-based sensor should be valuable for rapid, on-site screening of trace levels of heavy metals in resource limited areas and developing countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».