Amalgamated gold-nanoalloys with enhanced catalytic activity for the detection of mercury ions (Hg2+) in seawater samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mercury (Hg) is extremely toxic, and continues to cause major threats to aquatic life, human health and the environment. Hg2+ mainly derives from seawater as a product of atmospheric deposition, therefore there is great demand for sensing approaches that can detect Hg2+ in seawater samples. Herein, we demonstrate that the peroxidase-mimicking activity of gold nanoparticles (AuNPs) or so-called nanozymes, can be exploited for the detection of Hg2+ ions in various water samples. In a high electrolyte environment, the catalytic activity for the oxidation of 3,3′,5,5′-tetramethylbenzidine (TMB) was significantly diminished due to poor stability of the bare-AuNPs. This activity was reduced by ∼ 73.7% when the NaCl concentration was higher than 1.168%, which is much lower than that of seawater (∼ 3.5%), thus presenting its unsuitability for detecting Hg2+ in harsh water matrices. To overcome this limitation, AuNPs were first functionalized with oligo-ethylene glycol (OEG), of which their colloidal form presented high stability in NaCl concentrations up to 20% and across a wide range of pHs from 1–14. Interestingly, the catalytic activity of OEG-AuNPs for the oxidation of TMB was strongly suppressed by the coating, but enhanced upon formation of Au-Hg amalgamation. This novel finding underlies a straightforward, sensitive, and highly selective detection platform for Hg2+ in water samples. The approach could detect the exposure limit level for Hg2+ in drinking water (i.e., 2 ppb for tap and bottled water) as set by the United States Environmental Protection Agency (EPA) and the World Health Organization (WHO). When Hg2+ was spiked into a 3.5% saline solution and a coastal seawater certified reference material (CRM), the detection limits were found to be 10 and 13 ppb, respectively, which exceed the Hg2+ concentrations commonly found within seawater (~ 60–80 ppb). The whole procedure takes less than 45 min to conduct, providing a highly innovative, rapid and low-cost approach for detecting Hg2+ in complex water matrices.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».