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Enregistrement W3012173232 · doi:10.1149/1945-7111/ab7e20

A Very Simple Method for Detection of Bisphenol A in Environmental Water by Heme Signal Amplification

2020· article· en· W3012173232 sur OpenAlexaff
Xiao‐Zhen Feng, Huifang Li, Annaleizle Ferranco, Zhencheng Chen, Mingyue Xue, Guo‐Cheng Han, Zhiliang Jiang, Heinz‐Bernhard Kraatz

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDetection limitBisphenol ATap waterChemistryHemeLinear rangeChromatographyElectrodeEnvironmental scienceEnvironmental engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The detection of bisphenol A (BPA) was carried out using several simplified electrochemical sensors in which electroactive materials Heme, dopamine (DA), β -cyclodextrins ( β -CD) or Fc-ECG were deposited on screen-printed electrodes (SPEs) through one-step. The preparation of the developed sensors were verified by SEM, CV and DPV. Results shown that Heme/SPE sensor demonstrated notable electro-catalytic capabilities and a greater current response than other sensors for BPA detection and optimal operating conditions were determined. The current response vs concentration of BPA showed a linear relationship in the range of 0.05–0.50 μ mol·l −1 , the concentration limit of detection (S/N = 3) as 5.0 nmol·l −1 and 0.0013 μ A· μ M −1 ·cm −2 as the sensitivity of detection. There were no interferences arising from common elements that relate to BPA. Heme/SPE was applied for BPA detection in bottle drinking water, tap water and lake water; findings showed a total R.S.D. of less than 3.1% and average recovery from 95.0 to 104.0%. These results showed that the actual application of BPA detection was rapid and precise when placed in environmental water and even useful for safety verification.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,272 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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