已入深夜,您辛苦了!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!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

An ultrasensitive dietary caffeic acid electrochemical sensor based on Pd-Ru bimetal catalyst doped nano sponge-like carbon

双金属 双金属片 检出限 电化学气体传感器 催化作用 碳纤维 材料科学 电化学 葡萄酒 纳米颗粒 核化学 玻璃碳 咖啡酸 热解 电极 化学 纳米技术 色谱法 循环伏安法 有机化学 复合数 抗氧化剂 冶金 物理化学 复合材料 食品科学
作者
Yuhong Li,Yaqi Yang,Yutian Huang,Jiejun Li,Pengcheng Zhao,Junjie Fei,Yixi Xie
出处
期刊:Food Chemistry [Elsevier BV]
卷期号:425: 136484-136484 被引量:38
标识
DOI:10.1016/j.foodchem.2023.136484
摘要

Caffeic acid (CA) is widely present in the human daily diet, and a reliable CA detection method is beneficial to food safety. Herein, we constructed a CA electrochemical sensor employing a glassy carbon electrode (GCE) which was modified by the bimetallic Pd-Ru nanoparticles decorated N-doped spongy porous carbon obtained by pyrolysis of the energetic metal-organic framework (MET). The high-energy bond N-NN in MET explodes to form N-doped sponge-like carbon materials (N-SCs) with porous structures, boosting the adsorptive capacity for CA. The addition of Pd-Ru bimetal improves the electrochemical sensitivity. The linear range of the PdRu/N-SCs/GCE sensor is 1 nM-100 nM and 100 nM-15 μM, with a low detection limit (LOD) of 0.19 nM. It has a high sensitivity (55 μA/μM) and repeatability. The PdRu/N-SCs/GCE sensor has been used to detect CA in actual samples of red wine, strawberries, and blueberries, providing a novel approach for CA detection in food analysis.
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
领导范儿应助zm采纳,获得10
刚刚
1秒前
英俊的铭应助hannah采纳,获得10
2秒前
优雅的梦芝完成签到,获得积分10
3秒前
一只咸鱼发布了新的文献求助10
3秒前
超大一块小饼干完成签到 ,获得积分10
3秒前
小余完成签到 ,获得积分10
3秒前
倒霉孩子发布了新的文献求助10
3秒前
奥利奥发布了新的文献求助10
5秒前
Ali发布了新的文献求助10
5秒前
时光翩然轻擦完成签到,获得积分10
9秒前
有趣的饼干完成签到 ,获得积分10
10秒前
zm完成签到,获得积分10
10秒前
js完成签到 ,获得积分10
11秒前
milv5完成签到,获得积分10
11秒前
ss完成签到 ,获得积分10
12秒前
13秒前
科研通AI6.4应助豹豹采纳,获得10
14秒前
Ava应助www采纳,获得10
15秒前
NexusExplorer应助www采纳,获得10
16秒前
16秒前
light完成签到 ,获得积分10
17秒前
都可rainbow完成签到 ,获得积分10
19秒前
hannah发布了新的文献求助10
20秒前
Lsmile完成签到 ,获得积分10
20秒前
21秒前
21秒前
helloWorld完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
Zjy完成签到 ,获得积分10
23秒前
23秒前
weixia完成签到,获得积分10
24秒前
蓝天发布了新的文献求助10
28秒前
一只咸鱼发布了新的文献求助10
28秒前
汉堡包应助yyyy采纳,获得10
28秒前
斯文的白玉应助初景采纳,获得10
29秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
31秒前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
31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
自動車の空力技術 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Issues in Task-Based Language Teaching 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 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7782491
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9322045
关于积分的说明 20386649
捐赠科研通 7370734
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3320367
关于科研通互助平台的介绍 2468201
邀请新用户注册赠送积分活动 2336393

今日热心研友

老的火龙果
10 30
GingerF
7 50
嘻嘻哈哈
8
斯文的白玉
3 10
注:热心度 = 本日应助数 + 本日被采纳获取积分÷10