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Enregistrement W2335607207 · doi:10.1021/es104241z

ssDNA Aptamer-Based Column for Simultaneous Removal of Nanogram Per Liter Level of Illicit and Analgesic Pharmaceuticals in Drinking Water

2011· article· en· W2335607207 sur OpenAlexaff
Xiangang Hu, Mu Li, Qixing Zhou, Jianping Wen, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAptamerChemistryAdsorptionChromatographyLangmuir adsorption modelSorbentEnvironmental chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aptamers are a new class of single-stranded DNA/RNA molecules selected from synthetic nucleic acid libraries for molecular recognition. Our group reports a novel aptamer column for the removal of trace (ng/L) pharmaceuticals in drinking water. In this study, cocaine and diclofenac were chosen as model molecules to test the aptamer column which presented high removal capacity, selectivity, and stability. The removal of pharmaceuticals was as high as 88-95%. The data of adsorption were fitted with Langmuir isotherm and a pseudo-second-order kinetic model. A thermodynamic experiment proved the adsorption processes were exothermic in spontaneity. The kinetics of aptamer was composed of three steps: activation, binding, and hybridization. The first step was the rate-controlling step. The adsorption system was divided into three parts: kinetic, mixed, and thermodynamic zones from 0% to 100% binding fraction of aptamer. Furthermore, the aptamer column was reusable and achieved strong removal efficiency from 4 to 30 °C at normal cation ion concentration (5-100 mg/L) for multipollutants without cross effects and secondary pollution. This work indicates that aptamer, as a new sorbent, can be used in the removal of persistent organic pollutants, biological toxins, and pathogenic bacteria from surface, drinking, and ground water.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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