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Enregistrement W4408288309 · doi:10.1016/j.microc.2025.113278

Strong nanozymatic activity of silicene quantum dots: Enhanced sensitivity for the selective detection of H2O2 and dopamine in complex media

2025· article· en· W4408288309 sur OpenAlexafffund
Mohamed Hassan Mahana, Masoomeh Sherazee, Poushali Das, Syed Rahin Ahmed, Seshasai Srinivasan, Amin Reza Rajabzadeh

Notice bibliographique

RevueMicrochemical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon and Quantum Dots Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSiliceneDopamineQuantum dotChemistrySensitivity (control systems)NanotechnologyMaterials scienceGrapheneNeuroscienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• A new method for synthesizing SiQDs was introduced. • The nanozymatic activity of SiQDs was reported for the first time. • The peroxidase-like activity of SiQDs was used to determine H 2 O 2 and dopamine. • Dopamine detection was validated in a blood matrix. Nanozymes have recently gained popularity because of their desirable properties such as excellent stability, minimal cytotoxicity, high catalytic activity and enhanced cost-effectiveness. This work reports, for the first time, the nanozymatic nature (peroxidase-like enzyme activity) of silicene quantum dots (SiQDs) using a simple hydrothermal synthesis method. The study utilized the nanozymatic activity of SiQDs to develop a colorimetric biosensor for H 2 O 2 and dopamine detection. The developed method was based on the oxidation of the chromogenic substance 3,3′,5,5′-Tetramethylbenzidine (TMB) by the hydroxyl radicals generated from the decomposition of H 2 O 2, resulting in a color change that enabled colorimetric detection in the presence of SiQDs. The SiQDs acted as a catalyst for this reaction by supplying more active sites on its surface for the interaction between H 2 O 2 and TMB. Various factors affecting the reaction yield were considered and optimized. The proposed method was applied for H 2 O 2 and dopamine detection, and the limits of detection (LOD) were found to be 0.0113 mM and 0.5521 µM, respectively, proving the proposed method’s high sensitivity. The selectivity of the developed method for dopamine detection was examined by studying the effect of potential interfering substances, the method demonstrated high selectivity for dopamine detection in the presence of other interfering analytes. Additionally, the method was successfully applied for dopamine detection in a simulated blood matrix with a LOD of 1.6982 µM, indicating the superiority of the method for dopamine detection in complex media.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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