Peroxidase-Like Behavior of Ni Thin Films Deposited by Glancing Angle Deposition for Enzyme-Free Uric Acid Sensing
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide We present a nanozyme-based biosensor fabricated from nanostructured Ni films deposited onto a silicon wafer by glancing angle deposition (GLAD) for enzyme-free colorimetric monitoring of uric acid (UA), a biomarker for gout, high blood pressure, heart disease, and kidney disease. The helically structured Ni GLAD nanozymes exhibit excellent peroxidase-like activity to accelerate the oxidation reaction of colorless 3,3′,5,5′-tetramethylbenzidine (TMB) to a blue product, oxidized TMB (oxTMB), mediated by H 2 O 2 . In the presence of UA, oxTMB is reduced, decreasing the optical absorbance by an amount determined by the concentration of UA in the solution. The nanozyme not only mimics peroxidase but also possesses the notable qualities of reusability, simple operation, and reliability, making it environment-friendly and suitable for on-demand analysis. We optimized essential working parameters (pH, TMB concentration, and H 2 O 2 concentration) to maximize the initial color change of the TMB solution. The catalytic activity of this nanozyme was compared with conventional nanofilms using the Michaelis–Menten theory. Based on this, enzyme-free biosensors were developed for colorimetric detection of UA, providing a wide detection range and a limit of detection (3.3 μM) suitable for measurements of UA concentration in sweat. Furthermore, interference from glucose and urea was studied so as to explore the potential of the biosensor for use in the clinical diagnosis of UA biomarkers.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».