Sensitive electrochemical detection of nitric oxide based on AuPt and reduced graphene oxide nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Since nitric oxide (NO) plays a critical role in many biological processes, its precise detection is essential toward an understanding of its specific functions. Here we report on a facile and environmentally compatible strategy for the construction of an electrochemical sensor based on reduced graphene oxide (rGO) and AuPt bimetallic nanoparticles. The prepared nanocomposites were further employed for the electroanalysis of NO using differential pulse voltammetry (DPV) and amperometric methods. The dependence of AuPt molar ratios on the electrochemical performance was investigated. Through the combination of the advantages of the high conductivity from rGO and highly electrocatalytic activity from AuPt bimetallic nanoparticles, the AuPt-rGO based NO sensor exhibited a high sensitivity of 7.35 μA μM(-1) and a low detection limit of 2.88 nM. Additionally, negligible interference from common ions or organic molecules was observed, and the AuPt-rGO modified electrode demonstrated excellent stability. Moreover, this optimized electrochemical sensor was practicable for efficiently monitoring the NO released from rat cardiac cells, which were stimulated by l-arginine (l-arg), showing that stressed cells generated over 10 times more NO than normal cells. The novel sensor developed in this study may have significant medical diagnostic applications for the prevention and monitoring of disease.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».