Electrochemical Detection of Paraquat Using Fe<sub>3</sub>O<sub>4</sub> Nanoparticles Coated with Silica Shells and Modeling of Its Adsorption by Molecular Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Among pesticides, paraquat (PQ) is well recognized as extremely poisonous and harmful to human health when ingested since it can damage the nervous system and induce organ failure. Increasing PQ concentrations in contaminated water and agricultural goods are currently causing concern in several countries. This article addresses an adsorbent of silicon dioxide magnetic nanoparticles (SiMNPs) that was made of magnetic bead nanoparticles (Fe 3 O 4 ) decorated with silicon dioxide (SiO 2 ), which was used to investigate PQ detection via electrochemical methods and molecular dynamics simulation. The adsorption kinetics were analyzed to optimize the adsorbent conditions via Langmuir, Freundlich, Temkin, and Dubinin–Radushkevich isotherms. The best fit through the isotherms suggested that multilayer adsorption was central to PQ detection. The obtained Freundlich isotherm had a surface heterogeneity slope of approximately 0.92 and a K F of 4.10 (L/mg) with a wide-range detection of 0.4–876 μM and a limit of detection (LOD) of 0.22 μM. With a mean free energy of 13.13 kJ/mol obtained by the Dubinin–Radushkevich isotherm, ion exchange played a role in heterogeneous adsorption. The QM/MM simulation showed that the magnetic properties of the Fe 3 O 4 nanoparticles stabilized the protonation and deprotonation transition states of PQ. This led to conformable adsorption with two lowest adsorption states and adsorption energies of −12.2 and–10.9 kcal/mol. In an investigation of spiking recovery using a sample from a natural water source, the recovery was 83.79–103.09%. Interference tests of salts, herbicides, and phenolic pollutants were completed and revealed a high adsorption efficiency. Because of its unique properties in achieving a wide-range detection, this adsorbent with crystalline nanostructures holds significant promise for screening contaminated pesticide residues in a variety of fields. Wide-range detection with excellent recovery was proposed and demonstrated, leading to a promising path toward point-of-need (PON) portable sensor technologies used in resource-limited areas.
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 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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».