Saffron sporopollenin modified with graphene oxide for efficient extraction of acetaminophen from serum using deep eutectic solvent prior to HPLC
Notice bibliographique
Résumé
A facile and environmentally benign or “green” analytical method was developed for the extraction of acetaminophen (APAP) from human blood serum. Fe 3 O 4 -saffron stamen sporopollenin/graphene oxide (Fe 3 O 4 -SSSP/GO) and deep eutectic solvent (DES) were employed as natural adsorbent and desorption components, respectively. The structure of magnetic nanoparticles and DES was investigated through Fourier-transformed infrared spectroscopy (FT-IR) and scanning electron microscopy (SEM). The main factors influencing the analytical response were optimized by central composite design (CCD). Under the optimum conditions, the linearity of this method ranged from 15.6 to 1500 µg L − 1 and 3500–50,000 µg L − 1 , with coefficient of determinations (R 2 ) of 0.991 and 0.993, respectively. The relative standard deviations (RSDs) were less than 6.3%. The limits of detection (LOD) and the limit of quantification (LOQ) were 5.1 to 15.6 µg L − 1 . The developed method has been successfully applied to the quantification of APAP in spiked samples of blood serum, with recoveries between 81% and 98.2%. The developed method shows significant potential for the bioanalysis of APAP in medical laboratories, given its green characteristics and satisfactory performance metrics.
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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) | 0,001 | 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 ».