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Enregistrement W3107357996 · doi:10.21577/0103-5053.20200234

Reduced Graphene Oxide-Cadmium Sulfide Quantum Dots Nanocomposite Based Dispersive Solid Phase Microextraction for Ultra-Trace Determination of Carbamazepine and Phenobarbital

2020· article· en· W3107357996 sur OpenAlexfundno aff
Ali Shafiee, Behzad Aibaghi, Xu Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of the Brazilian Chemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDamghan UniversityCape Breton University
Mots-clésSolid-phase microextractionChemistryDetection limitGrapheneChromatographyNanocompositeAdsorptionAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceMass spectrometryNanotechnologyGas chromatography–mass spectrometryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research presents a fast, sensitive, and selective ultrasound-assisted dispersive solid phase microextraction technique for simultaneous preconcentration and determination of ultra-trace amount of carbamazepine and phenobarbital. Reduced graphene oxide sheets decorated with cadmium sulfide quantum dots was synthesized, characterized, and used as a high capacity adsorbent. A high performance liquid chromatography with UV detector (HPLC-UV) instrument with 58:42 composition of methanol:acetic acid/acetate buffer (pH = 5; 0.05 mol L-1) as the mobile phase and set on the wavelength of 230 nm was used to separate and quantify the analytes. In this regard, different parameters affecting adsorption and desorption of the analytes on the surface of the nanocomposite were studied and optimized to maximize the efficiency of the method. The method was linear in the ranges of 0.5-180 and 0.5-140 ng mL−1 (correlation coefficient (r) > 0.999) with limits of detection of 0.19 and 0.24 ng mL−1 for carbamazepine and phenobarbital, respectively. Eventually, to evaluate the efficiency of the proposed method for the determination of pharmaceuticals in biological samples, different real samples including breast milk, urine and human plasma were tested. Obtained recoveries values were within the range of 96.3 ± 2 to 103.7 ± 3.3% which showed satisfactory efficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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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