Aggregation‐Induced Quenching of Carbon Dots for Detection of Nitric oxide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study reports the synthesis of three types of carbon dots (CDs) prepared using citric acid as a carbon source and three different biomolecules (L‐serine, L‐threonine, and adenine) individually as an amine source. The obtained nanomaterials were characterized by powder XRD, TEM, FTIR, 13 C NMR, distortionless enhancement by polarization transfer using a 135‐degree decoupler pulse (DEPT 135), dynamic light scattering (DLS), and Small‐Angle X‐ray Scattering (SAXS) techniques. After ensuring the formation of desired structures, prepared CDs were used for exploring the detection capabilities of different reactive nitrogen species and reactive oxygen species. Following the screening of their detection capabilities specifically for nitric oxide, different sensing parameters viz the limit of detection, quenching constant, and interferences were evaluated. Among the synthesized CDs, the lowest detection limit of 0.1 μM was determined for the serine‐derived dots while 0.12 and 0.19 μM was obtained for adenine and threonine‐derived dots, respectively. Eventually, a possible sensing mechanism for the detection of NO by the prepared nanomaterials is proposed.
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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) | 0,000 | 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 ».