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Enregistrement W4384120181 · doi:10.1021/acsami.3c03777

Electrochemically Exfoliated Graphene Oxide for Simple Fabrication of Cocaine Aptasensors

2023· article· en· W4384120181 sur OpenAlexafffund
Yuting Lei, Benjamin D. Ossonon, Pierre-Luc Trahan, Jiyun Chen, Jonathan Perreault, Ana C. Tavares

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésGrapheneMaterials scienceNanotechnologyExfoliation jointFabricationElectrochemistryAdsorptionAptamerCovalent bondSurface modificationOxideGraphite oxideDetection limitChemical engineeringElectrodeChromatographyOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transducers made from graphene-type materials are widely used in sensing applications. However, utilization of graphene oxide obtained from electrochemical exfoliation of graphite (EGO) has remained relatively unexplored. In this study, electrochemical cocaine aptasensors based on large-size EGO flakes were investigated. In particular, the influence of the following parameters on the sensor performance was examined: (i) aptamer’s terminal group (−NH 2 vs −OH), (ii) functionalization of EGO with the aptamer via physical adsorption and covalent immobilization, and (iii) intrinsic electrochemical properties of EGO such as the electrochemical surface area (ESA) and standard rate constant of electron transfer ( k 0 ). The results demonstrate that EGO-based electrochemical aptasensors fabricated by physical adsorption with an NH 2 -modified aptamer have very good reproducibility, shelf-life stability, and high sensitivity for detecting cocaine with a detection limit of 50 nM. Their performance is comparable to that of the aptasensors prepared using the covalent immobilization. Additionally, it is shown that EGO materials with high ESA and k 0 can enhance the sensing performance. The fast (less than 10 min) and strong adsorption of the NH 2 -modified cocaine aptamer on the surface of large EGO flakes makes the fabrication of the sensing platform simple and rapid. This simple approach has the potential to simplify the fabrication of sensors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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