Nanomaterial-Based Electrochemical Sensor for the Monitoring of Sodium Metabisulfite
Notice bibliographique
Résumé
Deoxynivalenol (DON) is a mycotoxin, which is produced by the Fusarium genus and widely found in cereal grains such as wheat and corn. Swine are sensitive to DON; even a small amount (1 ppm) can make swine sick (e.g., upset stomach, vomit, less feed intake). Sodium metabisulfite (SMBS) is a promising feed additive in swine farming to overcome the issues caused by DON. Currently, high performance liquid chromatography, mass spectroscopy, UV-Visible spectroscopy and infrared spectroscopy are used for the quantification of SMBS. However, all these techniques are expensive and time-consuming; they cannot be used in field analysis. Here, we report on an advanced electrochemical sensor based on fluorinated reduced graphene oxide modified with gold nanoparticles (Au/F-rGO) for rapid detection and monitoring of SMBS. Scanning electron microscopy and energy dispersive X-ray spectroscopy were employed to characterize the morphology and the composition of the fabricated Au/F-rGO electrode. Cyclic voltammetry, linear sweep voltammetry and differential pulse voltammetry were used to investigate the electrochemical performance of the Au/F-rGO sensor. Our study has shown that the optimized Au/F-rGO electrode exhibits a wide linear range of responses, a low limit of detection, high sensitivity and high stability for the SMBS detection. The sensor has been further tested with different digestive fluids (e.g., stimulated salivary fluid, stimulated intestinal fluid and stimulated gastric fluid), showing high selectivity and promising practical 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».