Renewable carbon from flax shives with silver nanoparticles biosynthesized using Eichhornia crassipes extract for green electrochemical detection of hydroxychloroquine
Notice bibliographique
Résumé
Hydroxychloroquine (HCQ) is an antimalarial drug that was repurposed during the COVID-19 pandemic. However, due to its limited clinical efficacy and notable side effects, its recommendation was later withdrawn. Despite this, HCQ sales increased by over 800% in Brazil, and its presence has since been detected in aquatic environments, raising concerns regarding potential risks to both environmental and human health. In response, a novel green electrochemical sensor was developed for the determination of HCQ in water samples. The sensor is based on a glassy carbon electrode modified with hydrochar derived from flax shives and silver nanoparticles biosynthesized using Eichhornia crassipes (water hyacinth) extract as a reducing and stabilizing agent (GC/HC-AgNPs). The sensor was characterized by scanning electron microscopy (SEM), energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS), and cyclic voltammetry (CV). Experimental parameters were optimized, and the device was successfully applied for the detection of HCQ using differential pulse voltammetry (DPV). The sensor exhibited a linear response in the range of 1.0–40.0 µmol L⁻¹, with a limit of detection (LOD) of 0.265 µmol L⁻¹ and a limit of quantification (LOQ) of 0.885 µmol L⁻¹. Excellent repeatability (RSD = 2.27%) and reproducibility (RSD = 5.75%) were achieved. Application in tap and lake water samples resulted in recovery values ranging from 89.5% to 105.0%, and comparative analysis with UV–vis spectroscopy confirmed the accuracy of the proposed method. The sensor further demonstrated good selectivity even in the presence of relevant interfering species. Green chemistry assessment tools confirmed the sustainable character of the developed method. Overall, the proposed sensor represents a promising, effective, and environmentally friendly platform for HCQ monitoring in water matrices.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».