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Enregistrement W2908731036 · doi:10.3390/s19020268

A Facile Electrochemical Sensor Labeled by Ferrocenoyl Cysteine Conjugate for the Detection of Nitrite in Pickle Juice

2019· article· en· W2908731036 sur OpenAlexaff
Xiao‐Zhen Feng, Annaleizle Ferranco, Xiaorui Su, Zhencheng Chen, Zhiliang Jiang, Guo‐Cheng Han

Notice bibliographique

RevueSensors · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesState Key Laboratory for Chemistry and Molecular Engineering of Medicinal ResourcesGuangxi Normal UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNitriteConjugateCysteineChemistryElectrochemistryCombinatorial chemistryElectrochemical gas sensorAmperometryComputer scienceFood scienceBiochemistryElectrodeOrganic chemistryMathematicsNitrateEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simple and facile electrochemical sensors for nitrite detection were fabricated by directly depositing ferrocenoyl cysteine conjugates Fc[CO-Cys(Trt)-OMe]2 [Fc(Cys)2] or Fc[CO-Glu-Cys-Gly-OH] [Fc-ECG] on screen-printed electrodes (SPEs). The modified carbon electrodes were characterized by scanning electron microscopy (SEM), cyclic voltammetry (CV) and differential pulse voltammetry (DPV). Results indicated that Fc-ECG/SPE sensor showed enhanced current response and a lower overpotential than Fc(Cys)2/SPE sensor for nitrite detection. Optimal operating conditions were estimated for nitrite detection by DPV. The concentration of nitrite showed a good linear relationship with the current response in the range of 1.0–50 μmol·L−1 and with 0.3 μmol·L−1 as the concentration for limit of detection. There were no interferences from most common ions. The development of this electrochemical sensor was used for nitrite detection in pickled juice with a R.S.D. lower than 2.1% and average recovery lower than 101.5%, which indicated that disposable electrochemical sensor system can be applied for rapid and precise nitrite detection in foods.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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