An Electrochemical Sensor Based on SnSe Nanosheets and Ionic Liquids for The Selective Detection of N-acetylcysteine
محل انتشار: نشریه متدهای شیمیایی، دوره: 9، شماره: 3
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 83
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CHM-9-3_001
تاریخ نمایه سازی: 27 اسفند 1403
چکیده مقاله:
To detect N-acetylcysteine (N-AC), a voltammetric sensor was developed employing a carbon paste electrode (CPE) modified with SnSe nanosheets (SnSe NSs) and ionic liquids (ILs). Compared to the unmodified CPE, the electrochemical sensor (SnSe NSs/ILs/CPE) exhibited significantly higher current responses for N-AC oxidation. Using linear sweep voltammetry (LSV), cyclic voltammetry (CV), chronoamperometry, and differential pulse voltammetry (DPV), the electrochemical properties of the sensor and the oxidation behavior of N-AC were investigated. With a detection limit (LOD) of ۰.۰۲ µM (S/N = ۳), DPV, a sensitive analytical method for N-AC quantification, showed a linear relationship between N-AC concentration and peak current spanning the range of ۰.۰۵ µM to ۴۸۰.۰ µM. In addition, the sensor demonstrated adequate stability and repeatability. With recovery rates ranging from ۹۱.۴۰% to ۱۰۶.۳۰%, it was effectively used to determine N-AC in actual samples.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Peyman Mohammadzadeh Jahani
School of Medicine, Bam University of Medical Sciences, Bam, Iran
Reza Zaimbashi
Environment Department, Institute of Science and High Technology and Environmental Sciences, Graduate University of Advanced Technology, Kerman, Iran
Hadi Beitollahi
Environment Department, Institute of Science and High Technology and Environmental Sciences, Graduate University of Advanced Technology, Kerman, Iran
Somayeh Tajik
Research Center of Tropical and Infectious Diseases, Kerman University of Medical Sciences, Kerman, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :