An Exploration of Enzyme-like Activity of Newly Synthesized Carbon Quantum Dot-Gold Nanoparticle Nanohybrids and Silicene Nanosheets for the Development of an Electrochemically Supported Colorimetric Biosensing Approach for the Detection of H2O2 and Dopamine.
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, the use of colorimetric testing has been declining for reasons such as low sensitivity and slow incubation times. Scientists have attempted to remedy this by utilizing nanomaterials to provide enzymatic activity forcing the reaction to increase targeted binding and speed. The ability of a nanomaterial to imitate enzymatic activity is referred to as nanozymatic activity. In this thesis, firstly, a new, easy and quick synthesis method for Carbon Quantum Dot-Gold Nanoparticles (CQD-AuNPs) is conveyed. This nanohybrid is then used as a peroxidase-mimic in the oxidation reaction between 3,3′,5,5′-Tetramethylbenzidine (TMB) and hydrogen peroxide (H2O2) where it successfully catalyzed the reaction. This nanozyme was added to reaction mixtures for H2O2 and dopamine (DA) detection and produced incredibly low limit-of-detection (LOD) values alongside increased colorimetric intensity. Furthermore, the nanozyme’s behaviour under an externally applied electric potential was examined. Doing so severely decreased the incubation time and enhanced the detection of H2O2 and DA, thus procuring LOD values as low as 240 nM, and 0.75 mM, respectively. Secondly, new characterization tests were conducted on silicene nanosheets. Formerly, silicene was a material that was studied primarily via theoretical modelling. This thesis utilizes silicene’s exceptional semiconducting properties to promote colorimetric detection of H2O2 and DA. It was evaluated for its peroxidase-like activity in the oxidation reaction of TMB. Under an externally applied electric potential, the incubation time was reduced from 30 minutes to 1.5 minutes and presented lower LOD values - 3.11 M and 2.21M for H2O2 and DA, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 ».