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Enregistrement W4408904076 · doi:10.1021/jacs.5c00854

An Amplificative Detection Approach for Autocatalytic Sensing of Ethylene

2025· article· en· W4408904076 sur OpenAlexfundno aff
Autumn I. Giger, Jaiden C. Voldrich, Brian W. Michel

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Toxins and Detection Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureNational Institute of General Medical SciencesUniversity of OttawaU.S. Department of AgricultureNational Science FoundationNational Institutes of HealthUniversitetet i Bergen
Mots-clésChemistryEthyleneAutocatalysisAnalyteCatalysisMetathesisCombinatorial chemistryOlefin fiberOlefin metathesisOrganic chemistryChromatographyPolymerization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amplified sensing offers the potential for high sensitivity; however, the vast majority of molecular strategies involve stoichiometric detection and signal transduction, including numerous recent examples of systems inspired by transition-metal-catalyzed reactions. Activation of latent precatalysts by a target analyte represents an attractive strategy for detecting low-concentration species. Analyte amplification represents another attractive approach, akin to PCR-based assays. Here we report an autocatalytic detection system based on the ethylene activation of Ru-I2 olefin metathesis precatalysts. Signal transduction is amplified by both catalytic ring closing metathesis of profluorescent substrates and ethylene propagation to activate additional units of catalyst. High sensitivity is observed as a result of this dual-mode amplified detection of ethylene. Detection of endogenous ethylene from fruit and oxidation-decomposition of polyunsaturated fatty acids via lipid peroxides is demonstrated.

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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,199

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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