重要提醒:2025.12.15 12:00-12:50期间发布的求助,下载出现了问题,现在已经修复完毕,请重新下载即可。如非文件错误,请不要进行驳回。

Physicochemically modulated fluorescence-scattering ratiometric sensor for selective and visual detection of levodopa

荧光 纳米团簇 散射 肉眼 化学 信号(编程语言) 调制(音乐) 光散射 光化学 分析化学(期刊) 光学 色谱法 计算机科学 有机化学 物理 程序设计语言 声学
作者
Jin Yuan Zhang,Ying Zhang,Yu Zou,Ze Li Bo Xu,Bo Zhang,Ren Wang
出处
期刊:Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy [Elsevier]
卷期号:308: 123746-123746 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.saa.2023.123746
摘要

In this study, a facile fluorescence-scattering ratiometric sensor was designed for visual and selective detection of levodopa (LD) via a clever physicochemical modulation scheme. The alkalized products of LD can rapidly react with polyethyleneimine (PEI) to exhibit an intense blue fluorescence and decrease the second-order scattering (SOS) signal of PEI. As the concentration of LD increased, the fluorescence intensity at 420 nm increased and the SOS intensity at 675 nm decreased synchronously. Thus the fluorescence-scattering ratiometric sensor was constructed by virtue of the two simultaneously changed signals. Furthermore, red light-emitting Au nanoclusters (AuNCs) were added into the above mixture solution to enlarge the SOS signal and provide a stable red background fluorescence. The intensity ratio of fluorescence to SOS (F/(S/Sblank)) is linear dependent on CLD in the wide range of 50.0–––30000.0 nM, and LD as low as 50.0 nM can be identified with the naked eye via change of fluorescence color. The developed ratiometric sensor is smart, simple and efficient, and has been applied to the convenient assay of LD in real samples. The proposed physicochemical modulation strategy provides a new and facile path for selectively and visually identifying the target from its analogues.
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
刚刚
刚刚
刚刚
宝石发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
十三发布了新的文献求助10
1秒前
潇涯发布了新的文献求助10
1秒前
未闻花名发布了新的文献求助10
2秒前
星辰大海应助yang采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
烟花应助养猫的路飞采纳,获得10
3秒前
5秒前
乐乐应助潇洒荧荧采纳,获得10
5秒前
端庄亦巧完成签到 ,获得积分10
5秒前
6秒前
6秒前
zz完成签到,获得积分10
6秒前
赖林发布了新的文献求助10
6秒前
dada发布了新的文献求助10
6秒前
思源应助罗dd采纳,获得10
7秒前
852应助风清扬采纳,获得10
7秒前
Akim应助道阻且长采纳,获得10
8秒前
8秒前
未闻花名完成签到,获得积分10
8秒前
青年才俊发布了新的文献求助10
9秒前
11秒前
123noo发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
mumu发布了新的文献求助30
11秒前
123完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
12秒前
12秒前
夏蓉完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
在水一方应助vebb采纳,获得10
13秒前
小悦完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
天天快乐应助老实新筠采纳,获得10
14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
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1001
Latent Class and Latent Transition Analysis: With Applications in the Social, Behavioral, and Health Sciences 500
On the application of advanced modeling tools to the SLB analysis in NuScale. Part I: TRACE/PARCS, TRACE/PANTHER and ATHLET/DYN3D 500
L-Arginine Encapsulated Mesoporous MCM-41 Nanoparticles: A Study on In Vitro Release as Well as Kinetics 500
Haematolymphoid Tumours (Part A and Part B, WHO Classification of Tumours, 5th Edition, Volume 11) 400
Virus-like particles empower RNAi for effective control of a Coleopteran pest 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5467818
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4571406
关于积分的说明 14330055
捐赠科研通 4497984
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2464215
邀请新用户注册赠送积分活动 1452991
关于科研通互助平台的介绍 1427699