Acid-Triggered Self-Assembled Egg White Protein-Coated Gold Nanoclusters for Selective Fluorescent Detection of Fe<sup>3+</sup>, NO<sub>2</sub><sup>–</sup>, and Cysteine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Herein, we present a simple and economical synthesis for the first multianalyte probe able to selectively quantify the concentrations of Fe3+, NO2–, and cysteine. It comprises H+-triggered self-assembled gold nanoclusters (AuNCs@EW/H+, AuEHs), showing enhanced red fluorescence at 640 nm. The AuEH is a good fluorescent nanosensor for Fe3+ and NO2– with detection limits of 1.40 and 2.82 nM, respectively. Iron detection, through fluorescence quenching, occurs because of nanocluster aggregation elicited by the complexation of Fe3+ with amino acids on the surface of AuEH; nitrite detection likely proceeds through fluorescence quenching via the disassembly of the nanoclusters following irreversible oxidation by nitrite. This selectivity is good enough that it can be used to quantify the nitrite concentration in commercially available processed meat. Cysteine detection occurs through the restoration of fluorescence of iron-quenched samples; similar molecules including homocysteine and glutathione are unable to restore fluorescence, showing the specificity of the interaction. Applications, including as a detecting ink and as a biocompatible probe, show promise because of the lack of observable toxicity of the AuEHs, demonstrating their promise as specific and sensitive biosensors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 découle