Nanomaterials-based Electrochemical Sensors for the Detection of Emerging Contaminants
Notice bibliographique
Résumé
Recently, acetaminophen, estrogen and bisphenol-A have become emerging contaminants in water systems and environment due to their increased presence in water that causes adverse effects in health and aquatic ecosystems [1][2][3][4].The first two contaminants are the result of the increased human excretion and improper disposal [1,2].Although the concentrations of these contaminants are very low, typically in the nanomolar range, acetaminophen's long-term exposure to individuals can cause increased mortality, as well as heart, gastrointestinal, and kidney diseases, and estrogen is toxic and can cause breast and prostate cancers.Estrogen is a plasticizers' derivative chemical, resulting from leaching from packaging materials such as feeding bottles, water bottles, and beverage cans into food and water.Exposure to bisphenol-A can also adversely affect on brain, thyroid, and reproductive organs, leading to neurodegenerative, cardiovascular, and carcinogenic diseases due to its toxic behaviour [3,4].Therefore, frequent monitoring of these contaminants is critical to predict their exposure and adverse effect to humans.Conventional analytical techniques such as liquid chromatography and enzymelinked immunosorbent assay are commonly used for detecting these contaminants [3].However, recently, electrochemical sensing techniques have shown much promise for simple, rapid, and precise detection of these contaminants.These electrochemical sensors are simple to fabricate and have small footprint, high sensitivity, and require minimal sample preparation.In electrochemical sensing, the sensing electrode transduces by binding or reacting with analytes (contaminants) into a measurable signal [1][2][3][4].Nanomaterials are now widely used to design the sensing electrodes due to their high surface to volume ratio, excellent catalytic activity and tunable electronic properties, providing more binding sites and stronger signals that is very important for the fabrication of high-performance sensors to detect trace level detection of these contaminants [1][2][3][4].In this presentation, we will report on our recent advances of nanomaterials-based electrochemical sensors for the detection of acetaminophen, estrogen and bisphenol-A.We will explain our results using graphene oxides, multiwall carbon nanotubes, and beta-cyclodextrins and focus on the research challenges, and future perspectives of the detection of the emerging contaminants.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».