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Enregistrement W2965250079 · doi:10.3390/coatings9080496

Electrochemical Detection of Dopamine Based on Functionalized Electrodes

2019· article· en· W2965250079 sur OpenAlexafffund
Mathieu Ouellette, Jessy Mathault, Shimwe Dominique Niyonambaza, Amine Miled, Élodie Boisselier

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensUniversité LavalHôpital du Saint-Sacrement
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéFondation des Maladies de l'Oeil
Mots-clésPotentiostatDopamineAscorbic acidCyclic voltammetryElectrodeElectrochemistryMaterials scienceChemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid electrochemical identification and quantification of neurotransmitters being a challenge in the ever-growing field of neuroelectronics, we aimed to facilitate the electrochemical selective detection of dopamine by functionalizing commercially available electrodes through the deposition of a thin film containing pre-formed gold nanoparticles. The influence of different parameters and experimental conditions, such as buffer solution, fiber material, concentration, and cyclic voltammetry (CV) cycle number, were tested during neurotransmitter detection. In each case, without drastically changing the outcome of the functionalization process, the selectivity towards dopamine was improved. The detected oxidation current for dopamine was increased by 92%, while ascorbic acid and serotonin oxidation currents were lowered by 66% under the best conditions. Moreover, dopamine sensing was successfully achieved in tandem with home-made triple electrodes and an in-house built potentiostat at a high scan rate mode.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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