Nonenzymatic Electrochemical Glutamate Sensor Using Copper Oxide Nanomaterials and Multiwall Carbon Nanotubes
Notice bibliographique
Résumé
Glutamate is an important neurotransmitter due to its critical role in physiological and pathological processes. While enzymatic electrochemical sensors can selectively detect glutamate, enzymes cause instability of the sensors, thus necessitating the development of enzyme-free glutamate sensors. In this paper, we developed an ultrahigh sensitive nonenzymatic electrochemical glutamate sensor by synthesizing copper oxide (CuO) nanostructures and physically mixing them with multiwall carbon nanotubes (MWCNTs) onto a screen-printed carbon electrode. We comprehensively investigated the sensing mechanism of glutamate; the optimized sensor showed irreversible oxidation of glutamate involving one electron and one proton, and a linear response from 20 μM to 200 μM at pH 7. The limit of detection and sensitivity of the sensor were about 17.5 μM and 8500 μA·mM−1·cm−2, respectively. The enhanced sensing performance is attributed to the synergetic electrochemical activities of CuO nanostructures and MWCNTs. The sensor detected glutamate in whole blood and urine and had minimal interference with common interferents, suggesting its potential for healthcare applications.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».