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Enregistrement W2404305780 · doi:10.1021/acs.analchem.6b01314

Electrochemical Surface Plasmon Resonance Fiber-Optic Sensor: <i>In Situ</i> Detection of Electroactive Biofilms

2016· article· en· W2404305780 sur OpenAlexafffund
Yong Yuan, Tuan Guo, Xuhui Qiu, Jiahuan Tang, Yunyun Huang, Li Zhuang, Shungui Zhou, Zhaohui Li, Bai‐Ou Guan, Xuming Zhang, Jacques Albert

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research Chairs
Mots-clésSurface plasmon resonanceChemistryPlasmonOptical fiberNanotechnologyBiosensorFiber optic sensorElectrodeFiberOptoelectronicsMaterials scienceNanoparticleOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spectroelectrochemistry has been found to be an efficient technique for revealing extracellular electron transfer (EET) mechanism of electroactive biofilms (EABs). Herein, we propose a novel electrochemical surface plasmon resonance (EC-SPR) optical fiber sensor for monitoring EABs in situ. The sensor uses a tilted fiber Bragg grating (TFBG) imprinted in a commercial single-mode fiber and coated with nanoscale gold film for high-efficiency SPR excitation. The wavelength shift of the surface plasmon resonance (SPR) over the fiber surface clearly identifies the electrochemical activity of the surface localized (adjacent to the electrode interface) bacterial cells in EABs, which differs from the "bulk" detections of the conventional electrochemical measurements. A close relationship between the variations of redox state of the EABs and the changes of the SPR under potentiostatic conditions has been achieved, pointing to a new way to study the EET mechanism of the EABs. Benefiting from its compact size, high sensitivity, and ease of use, together with remote operation ability, the proposed sensor opens up a multitude of opportunities for monitoring EABs in various hard-to-reach environments.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,918

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations80
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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