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Enregistrement W4403528790 · doi:10.1016/j.jpba.2024.116536

Advanced design of chemically modified electrodes for the electrochemical analysis of uric acid and xanthine

2024· review· en· W4403528790 sur OpenAlexaff
Abdelaziz Moutcine, Charaf Laghlimi, Younes Ziat, Soumia El Bahraoui, Hamza Belkhanchi, Ahmed Jouaiti

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryXanthineUric acidElectrochemistryElectrodeCombinatorial chemistryOrganic chemistryBiochemistryEnzymePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reviews advances in chemical detection methods applied to the metabolic products known as uric acid (UA) and xanthine (XA), which are residues of purine metabolism, with XA being an important intermediate preceding UA. UA and XA play crucial roles in maintaining physiological homeostasis in organisms. Chemical modification of electrodes is a widely used method to address the issues of poor sensitivity and selectivity encountered with bare electrodes. This article reviews various materials commonly used to modify electrode surfaces for the detection of uric acid and xanthine, focusing on properties that enhance electrocatalytic activity. We highlight recent trends in detecting these compounds using electrochemical methods with microfabricated devices and explore cutting-edge modification techniques involving novel nanomaterials, carbon derivatives, metallic nanoparticles, and polymers. The review includes a comparative analysis of these materials, addressing their strengths, limitations, and recent advancements, such as in carbon-based materials and metal-organic frameworks (MOFs). Finally, we critically examine the challenges and future prospects of electrochemical detection of UA and XA in real samples, offering strategies to address these issues. The challenges associated with determination of UA and XA in real samples are also discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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