Hierarchical porous MXene/amino carbon nanotubes-based molecular imprinting sensor for highly sensitive and selective sensing of fisetin

材料科学 非西汀 碳纳米管 分子印迹 检出限 选择性 纳米材料 化学工程 多孔性 电化学 电化学气体传感器 分子印迹聚合物 纳米技术 电极 化学 复合材料 色谱法 有机化学 催化作用 物理化学 工程类 抗氧化剂 类黄酮
作者
Xue Ma,Xiaolong Tu,Feng Gao,Yu Xie,Xigen Huang,Carlos Fernández,Fengli Qu,Guangbin Liu,Limin Lu,Yongfang Yu
出处
期刊:Sensors and Actuators B-chemical [Elsevier BV]
卷期号:309: 127815-127815 被引量:171
标识
DOI:10.1016/j.snb.2020.127815
摘要

In this work, a highly selective and sensitive electrochemical sensor based on hierarchical porous MXene/amino carbon nanotubes (MXene/NH2-CNTs) composite and molecularly imprinted polymer (MIP) was developed for fisetin detection. The porous MXene/NH2-CNTs films were fabricated by self-assembly of negatively charged Ti3C2Tx MXene flakes and positively charged NH2-CNTs. The utilization of conductive NH2-CNTs as interlayer spacers efficiently inhibited the aggregation of MXene flakes and formed a well-defined porous structure, as a result of increasing the effective surface area, an enhancement of the electrical conductivity and electrocatalytic activity was observed. This sensor takes advantages of molecularly imprinted technique and MXene/NH2-CNTs nanomaterials to achieve high selectivity and high sensitivity for the determination of fisetin. The factors that affect sensor response were studied and optimized. The as-prepared molecular imprinting sensor, under the optimized conditions, presented a good linear relationship with the fisetin concentration ranging from 0.003 μmol L−1 to 20.0 μmol L−1 with a limit of detection (LOD) of 1.0 nmol L−1. Besides, with favorable stability and selectivity, this newly developed sensor was utilized for the detection of fisetin in actual 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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
枫桥夜泊发布了新的文献求助10
刚刚
ling完成签到,获得积分10
刚刚
Lucas应助嘟嘟图图采纳,获得10
1秒前
Kevin完成签到,获得积分10
1秒前
深情安青应助直率新柔采纳,获得10
1秒前
为神指路发布了新的文献求助10
2秒前
浮游应助溜达鸡采纳,获得10
2秒前
2秒前
糊涂呆发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
李健应助大力的含卉采纳,获得10
5秒前
6秒前
6秒前
DDMouse关注了科研通微信公众号
7秒前
peace发布了新的文献求助10
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
勤恳的惜文完成签到,获得积分20
8秒前
南0418发布了新的文献求助10
8秒前
10秒前
lhy发布了新的文献求助10
11秒前
bkagyin应助小屁孩采纳,获得10
11秒前
852应助放逐采纳,获得10
12秒前
13秒前
科研通AI2S应助溜达鸡采纳,获得10
13秒前
水澈天澜完成签到,获得积分10
15秒前
zxping发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
18秒前
19秒前
嘟嘟图图完成签到,获得积分10
19秒前
直率新柔发布了新的文献求助10
19秒前
格洛Zz发布了新的文献求助10
19秒前
科研通AI6应助为神指路采纳,获得10
19秒前
20秒前
20秒前
半青一江完成签到 ,获得积分10
20秒前
21秒前
21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
SOFT MATTER SERIES Volume 22 Soft Matter in Foods 1000
Zur lokalen Geoidbestimmung aus terrestrischen Messungen vertikaler Schweregradienten 1000
Schifanoia : notizie dell'istituto di studi rinascimentali di Ferrara : 66/67, 1/2, 2024 1000
Circulating tumor DNA from blood and cerebrospinal fluid in DLBCL: simultaneous evaluation of mutations, IG rearrangement, and IG clonality 500
Food Microbiology - An Introduction (5th Edition) 500
Architectural Corrosion and Critical Infrastructure 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4867785
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4159730
关于积分的说明 12898784
捐赠科研通 3913874
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2149487
邀请新用户注册赠送积分活动 1168010
关于科研通互助平台的介绍 1070422