Zincon-Modified CNTs Electrochemical Tool for Salivary and Urinary Zinc Detection
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the abnormal level of zinc emerged as a powerful indicator or risk factor for metabolic, endocrine, neurodegenerative and cardiovascular diseases, including cancer. Electrochemical detection has been explored to quantify zinc in a precise, rapid, and non-expensive way; however, most of the current electrochemical systems lack in specificity. In this work we studied a highly selective and sensitive electrochemical method to detect quickly and reliably free zinc ions (Zn2+). The surface of the working electrode was modified with zincon electropolymerized on carbon nanotube (CNT) to enable the binding of zinc in complex body fluids. After being physicochemically characterized, the performances of the zincon-CNT complex was electrochemically assessed. Square Wave Voltammetry (SWV) was used to determine the calibration curve and the linear range of zinc quantification in artificial saliva and urine. This zincon- CNT system could specifically quantify mobile Zn2+ in salivary and urinary matrices with a sensitivity of ~100 ng·mL−1 and a limit of detection (LOD) of ~20 ng·mL−1. Zincon-modified CNT presented as a desirable candidate for the detection and quantification of free zinc in easily body fluids that potentially can become a diagnostic non-invasive testing platform.
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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) | 0,001 | 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 ».