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Enregistrement W3206936623 · doi:10.1021/acsami.1c14831

In Situ Fabrication of Nanoceria with Oxidase-like Activity at Neutral pH: Mechanism and Boosted Bio-Nanozyme Cascades

2021· article· en· W3206936623 sur OpenAlexaff
Jinyi Zhang, Jie Wang, Jing Liao, Yao Lin, Chengbin Zheng, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Nanomaterials in Catalysis
Établissements canadiensNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGlucose oxidaseIn situCatalysisCascadeSelectivityCombinatorial chemistryMaterials scienceChemistryNanotechnologyBiosensorBiochemistryOrganic chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Catalytic cascades have drawn much attention by avoiding the isolation of intermediates and due to high atom economy. Yet, developing an efficient, one-pot biocatalytic cascade remains challenging. Combined with the selectivity of biological enzymes and tunable activity of nanozymes, we herein demonstrate an effective bio-nanozyme cascade formed by glucose oxidase (GOx) and in situ-generated nanoceria. The prepared H 2 O 2 –nanoceria complex shows strong oxidative activity for common chromogenic substrates under physiological conditions, which are the optimal reaction conditions for most biological enzymes. Interestingly, GOx not only provides H 2 O 2 for the second step reaction but also simultaneously leads to 7.4-fold enhancement of activity. We characterized the process of in situ generation of nanoceria at pH 7.0 and how proteins boost the activity by enhancing product desorption. In addition, the proposed one-pot bio-nanozyme cascade shows high stability and analytical performance for serum glucose with a detection limit of 5 μM.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations43
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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