Electrochemical Determination of Fentanyl Using Carbon Nanofiber-Modified Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we report the direct electrochemical oxidation of fentanyl using commercial screen-printed carbon electrodes (SPCEs) modified with carboxyl-functionalized carbon nanofibers (fCNFs). CNFs have surface chemistry and reactivity similar to carbon nanotubes (CNTs), yet they are easier to produce and are of a lower cost than CNTs. By monitoring the current produced during the electrochemical oxidation of fentanyl, variables such as fCNF loading, fentanyl accumulation time, electrolyte pH, and differential pulse voltammetry parameters were optimized. Under an optimized set of conditions, the fCNF/SPCEs responded linearly to fentanyl in the concentration range of 0.125-10 μM, with a limit of detection of 75 nM. The fCNF/SPCEs also demonstrated excellent selectivity against common cutting agents found in illicit drugs (e.g., glucose, sucrose, caffeine, acetaminophen, and theophylline) and interferents found in biological samples (e.g., ascorbic acid, NaCl, urea, creatinine, and uric acid). The performance of the sensor was also successfully tested using fentanyl spiked into an artificial urine sample. The straightforward electrode assembly process, low cost, ease of use, and rapid response make the fCNF/SPCEs prime candidates for the detection of fentanyl in both physiological samples and street drugs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».