Electrochemical Droplet Sculpturing of Short Carbon Fiber Nanotip Electrodes for Neurotransmitter Detection
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Carbon fiber nanotip electrodes (CFNEs) are crucial for electrochemical recordings of neurotransmission release in confined spaces, such as synapses and intracellular measurements. However, fabricating CFNEs with small surface area to minimize noise remains challenging due to inconsistent tip size control, low reproducibility, and low fabrication success rate. Here, we present a reliable, user-friendly method with high reproducibility and success rate for precise CFNE fabrication using microscopy-guided electrochemical etching of cylindrical carbon fiber microelectrodes in a potassium hydroxide droplet. The electrode positioning at the droplet’s liquid–air interface determines the etched region, while manually applied time- and amplitude-controlled voltage pulses regulate material removal. Hence, real-time adjustments to electrode positioning and incremental voltage pulses enable precise sculpturing, akin to woodcarving with a knife. Using this method, we demonstrate successful fabrication of short (10 m) CFNEs with tip diameters of 100 nm, with excellent electrochemical properties and sculptured into cone- and needle-shaped electrodes. Employing these CFNEs for low-noise amperometric dopamine (DA) detection from individual 200 nm DA-loaded liposomes, combined with in silico simulations, revealed that electrode shape influences detection efficiency based on vesicle size. These findings highlight the critical role of electrode geometry in vesicle-based electroanalysis.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».