Apical Anchoring and Cofactor Customizing To Achieve Ultrahigh Active Nanoenzymes for Removing O<sub>2</sub> Interference in Glucose Electro-oxidation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».