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Enregistrement W2959268318 · doi:10.1139/cjc-2019-0025

Electrochemical sensor based on incorporation of gold nanoparticles, ionic liquid crystal, and β-cyclodextrin into carbon paste composite for ultra-sensitive determination of norepinephrine in real samples

2019· article· en· W2959268318 sur OpenAlexvenueno aff
Nada F. Atta, Ahmed Galal, Dalia M. El-Said

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCairo University
Mots-clésIonic liquidChemistryElectrochemistryDetection limitElectrochemical gas sensorCarbon paste electrodeElectrodeNanoparticleIonic bondingAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryNanotechnologyPhysical chemistryChromatographyMaterials scienceOrganic chemistryIonCyclic voltammetryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel, reliable electrochemical sensor is fabricated for direct and sensitive determination of norepinephrine (NE) based on gold nanoparticles, ionic liquid crystal, and β-cyclodextrin modified carbon paste electrode, namely AuILCCDCPE. The ionic liquid crystal (ILC) played a key role in improving the current response of electro-oxidation of NE compared with other ionic liquids modified electrodes. The ILC increased the ionic conductivity of the paste and formed noncovalent interactions with both host (CD) and guest (NE) compounds. The solid state structure of the ILC helped in the formation of ordered films in the paste. Furthermore, CD and Au nanoparticles raised the stability and the electrocatalytic ability of the proposed sensor. Under optimized conditions, the fabricated electrochemical sensor showed a good electrochemical response towards NE in human urine in the linear dynamic ranges of 0.05–10 μmol/L and 20–300 μmol/L with a correlation coefficient of 0.999 and detection limit of 3.12 × 10−9 mol/L in the low concentration range. The practical analytical performance of the sensor was attained for determination of NE in real samples with satisfied recovery results. This sensor has great ability to be extended for electrochemical applications in assays of other drugs.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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