A facile synthesis of nontoxic luminescent carbon dots for detection of chromium and iron in real water sample and bio‐imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we have reported the synthesis of luminescent carbon dots (CDs) from indigenous potato sources by simple heating reactions. The as‐synthesized CDs exhibited an average size of ~ 5.97 nm with a quantum yield (QY) of 6.08%. Furthermore, the CDs possessed high water‐solubility, possibly due to the presence of ─COOH and ─OH groups on their surfaces. The quenching of luminescence of the CDs specifically by Cr6+ and Fe3+ ions was used to detect chromium and iron in the water sample. The minimum limit of detection (LOD) for Cr6+ and Fe3+ ions was found to be 0.012 μM and 0.000549 μM, respectively, in a linear range of 0.5 μM‐100 μM and 0.5 μM‐5 μM for Cr6+ and Fe3+, respectively, which was well below the concentration specified by WHO. We used our sensing system to detect the metal ions in water from the Brahmaputra River as well as in tannery water. In addition, the MTT‐based cell viability experiments showed that the CDs were nontoxic within 200 μg/mL. High quantum yield and the easy uptake of CDs enabled the quick labelling of cytoplasm of the HeLa cells, which can be further attributed to bioimaging applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».