Electrochemical nano-roughening of gold microstructured electrodes for the enhanced detection of copper and glucose
Notice bibliographique
Résumé
One of the main challenges for electrochemical sensor miniaturization is the fabrication of electrodes with a smaller footprint, while maintaining, or even increasing, their sensitivity for the targeted application. Our research group has previously demonstrated the enhancement of the electroactive surface area of gold electrodes up to 6-fold, relative to planar gold electrodes with the same footprint, through the generation of a wrinkled thin film surface via thermal shrinking. In this work, the electroactive surface area of wrinkled gold electrodes was further enhanced up to 5-fold (30-fold over flat electrodes) using a chronoamperometric pulsing technique. Scanning electron microscopy images showed progressive increase of surface roughness in response to an increasing number of applied pulses. The resulting nanoroughened electrodes present several advantages in addition to the enhanced electroactive surface area. These electrodes offer superior fouling resistance compared to that of wrinkled and flat electrodes when submerged in a solution containing bovine serum albumin at high concentrations. Cyclic voltammetry data also revealed greater sensitivity of nanoroughened electrodes toward anodic copper stripping, where the limit of quantification of copper by the nano-roughened electrodes was 0.3 ppm. Nano-roughened electrodes also allowed the highly sensitive enzyme-free detection of glucose through chronoamperometry, with a limit of detection of 0.5 mM, whereas planar electrodes did not demonstrate any ability to oxidize glucose. We foresee that this methodology to fabricate nanostructured electrodes will accelerate the development of simple, cost-effective and high sensitivity electrochemical platforms.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».