TMB<sup>+</sup>-mediated etching of urchin-like gold nanostructures for colorimetric sensing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The morphology-dependent localized surface plasmon resonance of gold nanostructures has been widely utilized for designing sensors. One method relies on the color change of gold nanoparticles upon etching. In previous work, TMB2+ oxidized from 3,3′,5,5′-tetramethylbenzidine (TMB) was found to etch gold nanorods (AuNRs), leading to a spectrum of different colors. However, the preparation of TMB2+ needs the addition of a strong acid and other harsh conditions. Herein, a new colorimetric biosensing platform was developed using urchin-like gold nanoparticles (AuNUs). Compared with AuNRs, the etching of AuNUs can happen under mild conditions by TMB+ at pH 6, protecting enzymes and proteins from denaturation. The role of CTAB surfactant was dissected, and its bromide ions were found to be involved in the etching process. Based on these observations, a one-step colorimetric detection of H2O2 was realized by using horseradish peroxidase and H2O2 to oxidize TMB. Within 30 min, this system achieved a detection limit of 80 nM H2O2. This work offered fundamental insights into the etching of anisotropic gold nanostructures and optimized the etching conditions. These advancements hold promise for broader applications in biosensing and analytical chemistry.
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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) | 0,001 | 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 ».