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Enregistrement W2976456586 · doi:10.1002/admt.201900569

Purple to Yellow Silicone Elastomers: Design of a Versatile Sensor for Screening Antioxidant Activity

2019· article· en· W2976456586 sur OpenAlexafffund
Elisa Ogliani, Anne Ladegaard Skov, Michael A. Brook

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Technologies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOtto Mønsteds FondVillum Fonden
Mots-clésElastomerSiliconeAntioxidantPolymer scienceMaterials scienceSilicone ElastomersComposite materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Antioxidants play a key role in counteracting the adverse effects of oxidative stress in human organisms. Thus, there is a huge demand for the development of smart and convenient assays for the evaluation of antioxidant activity of synthetic and natural compounds, food samples, plant extracts, etc. The design of a solid‐state, flexible, and portable format of the traditional in vitro 2,2‐diphenyl‐1‐picrylhydrazyl (DPPH) radical test is reported. For the first time, purple DPPH radicals are physically immobilized into a silicone matrix by means of a facile and rapid process. The working principle of the resulting sensor is based on the colorimetric process that is associated with the redox reaction of DPPH radicals with antioxidants. When an antioxidant reacts with the sensor, a color change from purple to yellow can be perceived by the naked eye. The response of the sensor is investigated qualitatively and quantitatively toward food samples and selected antioxidants of different natures, and solubilized in different media. It is demonstrated that the DPPH silicone sensor is highly versatile and can be used as a ready‐to‐use sensor for direct colorimetric detection of antioxidants.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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