Intrinsic Enzyme-like Activities of Cerium Oxide Nanocomposite and Its Application for Extracellular H<sub>2</sub>O<sub>2</sub> Detection Using an Electrochemical Microfluidic Device
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Artificial enzyme mimics have gained considerable attention for use in sensing applications due to their high stability and outstanding catalytic activity. We show that cerium oxide nanosheets (NSs) exhibit triple-enzyme mimetic activity. The oxidase-, peroxidase-, and catalase-like activities of the proposed nanoparticles are demonstrated using both colorimetric and electron paramagnetic resonance (EPR) spectroscopy. On the basis of the excellent catalytic activity of cerium oxide NSs toward hydrogen peroxide, an electrochemical approach for the high-throughput detection of H2O2 in living cells was established. This report presents an analytical microfluidic chip integrated with a cerium oxide NS mimic enzyme for the fabrication of a simple, sensitive, and low-cost electrochemical sensor. Three Au microelectrodes were fabricated on a glass substrate using photolithography, and the working electrode was functionalized using cerium oxide NSs. The operation of this biosensor is based on cerium oxide NSs and presents a high sensitivity over a wide detection range, between 100 nM and 20 mM, with a low detection limit of 20 nM and a high sensitivity threshold of 226.4 μA·cm–2·μM–1. This microfluidic sensor shows a strong response to H2O2, suggesting potential applications in monitoring H2O2 directly secreted from living cells. This sensor chip provides a promising platform for applications in the field of diagnostics and sensing.
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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) | 0,000 | 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 ».