Highly Sensitive Method to Isolate Photocurrent Signals from Large Background Redox Currents on Protein‐Modified Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The high quantum efficiency in converting light energy into a charge‐separated state is a major advantage in using photosynthetic proteins in biophotovoltaic applications. Photocurrents are typically measured at open circuit potential (OCP), where the electrochemical redox or faradaic currents are minimized. However, at potentials far from the OCP, the photocurrents produced by the proteins may be impossible to measure against the large background current, owing to electrochemical redox reactions of charge‐transfer mediators and/or sacrificial electron donors. Demonstrated here is a highly sensitive method using a sinusoidal‐modulated intensity of an LED excitation light source to isolate the protein‐based photocurrent component from the total current irrespective of electrode surface coverage. Using a genetically modified photochemical reaction center from Rhodobacter sphaeroides as a proof‐of‐concept, photocurrents up to 104–105 orders of magnitude smaller than the background electrochemical redox current (due to redox reactions directly on the electrode surface) were measured at applied voltages >0.4 V from the OCP. The phase relationship between the optical excitation and photocurrent response was also measured and shown to be analytically useful.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».