亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Sensitive electrochemical detection of enrofloxacin in eggs based on carboxylated multi-walled carbon nanotubes-reduced graphene oxide nanocomposites: Molecularly imprinted recognition versus direct electrocatalytic oxidation

计时安培法 恩诺沙星 石墨烯 分子印迹聚合物 纳米复合材料 碳纳米管 检出限 循环伏安法 材料科学 电化学气体传感器 电化学 化学工程 核化学 化学 电极 选择性 纳米技术 色谱法 有机化学 物理化学 催化作用 生物化学 环丙沙星 工程类 抗生素
作者
Suozhu Wu,Jie Mao,Yiqin Zhang,Shurong Wang,Meijun Huo,Hongyuan Guo
出处
期刊:Food Chemistry [Elsevier BV]
卷期号:413: 135579-135579 被引量:64
标识
DOI:10.1016/j.foodchem.2023.135579
摘要

A sensitive electrochemical method for detecting enrofloxacin was proposed using carboxylated multi-walled carbon nanotubes-reduced graphene oxide (MWCNT-COOH-RGO) nanocomposites. The MWCNT-COOH-RGO nanocomposites were firstly electrodeposited on a bare electrode, followed by electropolymerization of molecularly imprinted polymers. Enrofloxacin was determined by the mechanisms of direct electrocatalytic oxidation and molecularly imprinted recognition, respectively. Under the optimized conditions, a response range of 5.0×10-7 M to 5.5×10-5 M and limit of detection (LOD) of 2.3×10-7 M were obtained by direct electrocatalytic oxidation of enrofloxacin using chronoamperometry. By contrast, the response range of 1.0×10-10 M to 5.0×10-5 M and LOD of 2.5×10-11 M were achieved by molecularly imprinted recognition of enrofloxacin using square-wave voltammetry. Moreover, the proposed method exhibited good repeatability, stability and selectivity, and could be used for enrofloxacin detection in egg samples with satisfactory results.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
xuan发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
1秒前
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
无极微光应助零度采纳,获得20
4秒前
whelixy发布了新的文献求助10
18秒前
rrr完成签到 ,获得积分10
23秒前
34秒前
QQWQEQRQ发布了新的文献求助10
36秒前
言辞完成签到,获得积分0
42秒前
deepast完成签到,获得积分10
44秒前
44秒前
深盐阵完成签到,获得积分10
52秒前
wxyaaa发布了新的文献求助10
53秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1500
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Scientific Writing and Communication: Papers, Proposals, and Presentations 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6371605
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8185225
关于积分的说明 17271303
捐赠科研通 5426013
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2870525
邀请新用户注册赠送积分活动 1847432
关于科研通互助平台的介绍 1694042