Label-Free Ultrasensitive and Environment-Friendly Immunosensor Based on a Silica Optical Fiber for the Determination of Ciprofloxacin in Wastewater Samples
Notice bibliographique
Résumé
Emerging contaminants, including pharmaceutical compounds, are receiving research attention as a result of their widespread presence in effluents and wastewater treatment plants (WWTPs). The antibiotic ciprofloxacin (CIP) is extensively employed to treat infections in animal and human medicine. Both CIP and its metabolites are common contaminants found in WWTPs. In this study, a label-free ultrasensitive U-bent optical fiber-based immunosensor for the determination of CIP in wastewater samples was developed using the properties of the conducting polymer polyaniline (PANI). The anti-CIP immunoglobulin G (IgG) was deposited on a silica optical fiber surface previously functionalized with PANI. Scanning electron microscopy and micro-Raman spectroscopy were used to investigate the surface of the immunosensor. The analysis of CIP in wastewater was performed without the use of an organic solvent or sample preparation steps, with only the sample dilution in saline buffer (pH = 7.4). The linear range for CIP was from 0.01 to 10,000 ng L–1. The detection limit was 3.30 × 10–3 ng L–1 and the quantification limit was 0.01 ng L–1. The immunosensor provided a high average recovery of 91% after spiking wastewater samples with CIP at a concentration of 9,100 ng L–1. The method was applied in triplicate to wastewater samples from Quebec (Canada), obtaining concentrations of 549 and 267 ng L–1. A comparison with a reference method showed no significant difference (t-test at 95% confidence). The new technique developed is selective, allowing a quantitative analysis of CIP in wastewater.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».