Surface Enhanced Raman Spectroscopy (SERS) Detection of β-Estradiol in Milk by Molecularly Imprinted Polymers on Biogenic Silica and Silver Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
The highly sensitive surfaced-enhanced Raman spectroscopy (SERS) and the directive selection of molecularly imprinted polymers (MIP) provided a simple and rapid method to detect the content of β-estradiol in milk sample which exists in low concentration at natural level. The MIPs were synthesized by surface polymerization of β-estradiol (template), methacrylic acid (the monomer), and ethylene glycol dimethacrylate (cross-linking agent), with 4,4’ azobis (4-cyanopentanoyl) chloride initiator covalently grafted on the biogenic silica surface. The NIPs were also synthesized in a similar version to MIPs, but polymerization done without β-estradiol template. The surface morphology of MIPs and NIPs by scanning electron microscopy (SEM) showed a clear difference on their structures. Silver and silica nanoparticles were served as SERS active substrates for signal enhancement. The limit of detection (LOD) for MIPs-silver nanoparticles was 1.0 ppm, whereas for MIPs-silica, the LOD was 0.78 ppm. As the result, biogenic silica nanoparticles gave a more enhanced Raman signal compared to the conventional silver nanoparticles. Discipline: Chemistry Faculty Mentor: Dr. Samuel Mugo
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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) | 0,001 | 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 ».