Polydopamine-based molecularly imprinted thin films for electro-chemical sensing of nitro-explosives in aqueous solutions

循环伏安法 爆炸物 水溶液 选择性 分子印迹聚合物 单体 硝基 材料科学 电化学 电极 化学 组合化学 纳米技术 有机化学 聚合物 物理化学 催化作用 烷基
作者
Nadja Leibl,Luminita Duma,Carlo Gonzato,Karsten Haupt
出处
期刊:Bioelectrochemistry [Elsevier BV]
卷期号:135: 107541-107541 被引量:61
标识
DOI:10.1016/j.bioelechem.2020.107541
摘要

A sensitive electrochemical sensor was developed for the detection of nitro-explosives in aqueous solutions based on thin molecularly imprinted polydopamine films. Dopamine was identified in silico, based on DFT (density functional theory) calculations with the ωB97X-D/6-31G* basis set, as the best functional monomer and electropolymerized via cyclic voltammetry (CV) in the presence of carboxylic acid-based structural analogues ('dummy' templates) for two model nitro-explosives: TNT (2,4,6-trinitrotoluene) and RDX (Research Department eXplosive, 1,3,5-trinitroperhydro-1,3,5-triazine). This approach afforded a homogenous coverage of gold electrodes with imprinted films of tunable thickness. The electropolymerized molecularly imprinted polydopamine films allowed for a 105-fold sensitivity improvement over a bare gold electrode based on tracking the redox peaks of the targets by CV. This improved sensitivity is ascribed to the ability of the MIP to concentrate its target in proximity to the transduction element. The MIP films showed reproducible binding in phosphate buffer (10 mM, pH 7.4), with a dynamic range from 0.1 nM to 10 nM for both TNT and RDX and an increased selectivity over closely related structural analogues.

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
buerger发布了新的文献求助20
1秒前
小陈想毕业完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
JTSGHRZC完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
yy发布了新的文献求助10
3秒前
Lucas应助文静元霜采纳,获得10
4秒前
ll完成签到,获得积分10
4秒前
刘小六六六完成签到,获得积分10
4秒前
疯子发布了新的文献求助10
4秒前
笑个发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
eguydqdw完成签到,获得积分10
6秒前
Hhhhhh完成签到,获得积分10
6秒前
WYC发布了新的文献求助30
6秒前
6秒前
6秒前
李丰完成签到,获得积分10
7秒前
molihuakai应助科研小糊涂采纳,获得10
7秒前
safari完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
虚心萤完成签到,获得积分20
7秒前
7秒前
zt发布了新的文献求助10
8秒前
无花果应助盐好香采纳,获得10
9秒前
agsbiqwgudo完成签到,获得积分10
10秒前
深情安青应助yryzst9899采纳,获得10
10秒前
10秒前
sagitar应助寒泉采纳,获得10
10秒前
左丘以云发布了新的文献求助10
11秒前
nl不分完成签到,获得积分10
11秒前
umiueno完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
12秒前
Beverly应助风趣思山采纳,获得10
12秒前
王彬发布了新的文献求助10
12秒前
研友_89NQqL发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
研友_Z6W1b8发布了新的文献求助10
12秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(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
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 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 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7582625
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161560
关于积分的说明 19603854
捐赠科研通 7164839
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266176
关于科研通互助平台的介绍 2431084
邀请新用户注册赠送积分活动 2257468