Graphene Oxide-Based Nanomaterials for the Electrochemical Sensing of Isoniazid
Notice bibliographique
Résumé
Isoniazid is one of the most important antibiotics used for the treatment of tuberculosis. However, the associated side effects can be quite detrimental to human health, thus necessitating careful monitoring of the drug concentration in the human system. Here, we endeavored to understand the significant roles of oxygen and the structure of graphene oxide (GO) in developing high-performance graphene-based electrochemical sensors for the detection of isoniazid. Several graphene-based materials, including GO, thermally reduced graphene oxide (TrGO), electrochemically reduced graphene oxide (erGO), and interconnected reduced graphene oxide (IC-rGO) were synthesized to test their performance in the sensing of isoniazid. We found that a lower oxygen content on graphene sheets significantly promoted the electrochemical oxidation of isoniazid. Through the use of density functional theory (DFT) calculations, it was concluded that the oxygen functional groups on the graphene oxide sensors and the carboxamide functional groups of isoniazid exhibited repulsive forces that prevented isoniazid from approaching the graphene sheet, which consequently lowered the adsorption energy. To examine the structure of GO-based materials for the sensing of isoniazid, we successfully synthesized three-dimensional (3D) IC-rGO, with the intention of maximizing the electrochemically active surface area (ECSA) to increase the current response of the sensor for the electrochemical detection of isoniazid. An improved performance was observed for IC-rGO in contrast to the other GO-based nanomaterials; the optimized IC-rGO sensor had a detection limit of 0.03 μM with a high sensitivity of 4.02 μA μM –1 cm –2 . Furthermore, the sensor exhibited a reproducible and stable response and negligible interference from the common biological species found in the blood and urine. The developed sensor was observed to successfully detect isoniazid in urine and blood serum, which confirmed its promising applicability in medical and biomedical 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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».