A non-enzymatic photoelectrochemical sensor based on Co-Pi modified one-dimensional titanium oxide embedded microscale reactor
Notice bibliographique
Résumé
Photoelectrochemical (PEC) sensing systems are promising candidates for detecting low concentrations of biological molecules; they are particularly encouraging when offered in a non-enzymatic format. A pitfall of non-enzymatic PEC sensors is their specificity. This, however, is often resolved by utilizing inorganic nanocatalyst. Here, we describe a novel non-enzymatic sunlight-driven PEC sensor based on cobalt phosphate (Co-Pi) deposition on a one-dimensional titanium dioxide (1D-TiO2) nanorod array for the ultra-low detection of glucose. The 1D-TiO2 nanorod array was prepared through a simple hydrothermal method and modified with Co-Pi using photo-assisted electrodeposition. The result was a microscale fluidic reactor. The modified electrodes with various Co-Pi thicknesses photocatalyst were characterized through a variety of techniques, including HRTEM, XRD, UV–vis spectroscopy, electrochemical impedance spectroscopy, and chronoamperometry. The characterization methods served to study and confirm the optimal electrode structure. The novel 1D-TiO2/Co-Pi electrode exhibited enhanced absorbance in the visual range of the nanorods with increased photoactivity and no drastic modification of the array’s surface. The PEC sensor microscale reactor exhibited a low limit of detection of 0.031 nM and a high sensitivity of 900 μA mM−1 cm−2 over a linear range of 0.1–10000 nM, demonstrating ultrasensitive detection of glucose. Overall, the surface modification of TiO2 by Co-Pi improved the sensor properties resulting in high selectivity, high stability, and high reproducibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».