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Enregistrement W4408840549 · doi:10.1021/acsami.4c22893

Apical Anchoring and Cofactor Customizing To Achieve Ultrahigh Active Nanoenzymes for Removing O<sub>2</sub> Interference in Glucose Electro-oxidation

2025· article· en· W4408840549 sur OpenAlexaff
Linlin Wang, Lanlan Guo, Xuping Sun, Bo Tang, Pu Chen, Guang Chen

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Analytical Chemistry for Life SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAnchoringMaterials scienceCofactorInterference (communication)CatalysisOptoelectronicsNanotechnologyBiochemistryEnzymeComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Noble metal nanozymes (NMs) are promising alternatives to the fragile glucose oxidase (GOD), however, in all previously reported NMs, O 2 consumes electrons from glucose by competing with electrodes, which remarkably limits the Faraday efficiency. The low NM utilization rate and sluggish mass transfer severely limit the electrocatalytic activity. Herein, we report the first Au nanozyme that can catalyze glucose electro-oxidation (GEO) via a distinctive O 2 immune pathway with record-breaking mass activity based on apical anchoring and cofactor customization. Strategically, we design a cofactor of lipoic acid (ALA) that can accept electrons from glucose in preference to O 2 for Au nanoparticles, and anchor AuNPs/ALA on top of sheared hydrophilic carbon nanotubes ( T -SCNT/AuNPs/ALA). Mechanistically, ALA has highly reversible redox activity, and its reduction state is insensitive to O 2, thus, it can mediate direct electron transfer between the electrode and AuNPs. In addition, compared to CNT/AuNPs, T -SCNT/AuNPs/ALA has a larger electrochemical surface area, lower charge transfer resistance, and superior hydrophilicity, which are favorable for improving the reaction rate and efficiency. Notably, this strategy can be used to design bilirubin oxidase mimics ( T -SCNT/AuNPs/rutin), whose oxygen reduction activity significantly surpasses that of bilirubin oxidase. Consequently, compared to CNT/AuNPs, T -SCNT/AuNPs/ALA boosts the Faraday efficiency of GEO from 50% to 98%, shows a 755-fold increase in mass activity, and enables glucose biofuel cells to offer a 118-fold increase in power density. To the best of our knowledge, this is the first study to achieve a non-O 2 -interference GEO nanozyme by synergistically regulating the cofactor and catalytic interface and will guide the engineering of demand-specific electrocatalysts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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