摘要:这篇评论强调了高精度液相色谱的优势,其示例探测器(HPLC-ECD)在检测和量化通过脑外微透析获得的生物学样品方面的优势,具体是血清素作酸和多巴胺能系统:5-HTA,5-HTA,5-HTROX,5-HYDROX,特定于血清素效能系统: 3,4-二羟基苯基乙酸(DOPAC),多巴胺(DA),3-氧化氨基胺(3-MT)和同源酸(HVA)。以其速度和选择性认可,HPLC可以直接分析脑内微透析样品而没有复杂的衍生化。用于神经递质(NTS)和代谢产物分离的各种色谱方法,包括反相(RP)。电化学检测器(ECD),尤其是使用玻璃碳(GC)电极,以其简单性和敏感性强调,旨在通过改性电极材料等优化策略来增强可重复性。本文强调了检测限制(LOD)和定量(LOQ)和线性范围(L.R.)展示了对化合物浓度实时监测的潜力。lod,loq和L.R.的文献值的非排量汇编。包括最近的出版物。
微生物电化学系统可应用于生物修复、生物传感和生物能源,是生物、化学和材料科学中一个快速发展的多学科领域。由于这些系统使用活微生物作为生物催化剂,因此了解微生物生理学(即生物膜形成)如何影响这些电化学系统非常重要。具体而言,文献中缺乏评估生物膜对介导电子转移系统中代谢电流输出影响的研究。在本研究中,荚膜红杆菌和假单胞菌 GPo1 被用作模型,它们是通过可扩散的氧化还原介质促进电子转移的非致病菌株。一氧化氮作为一种气态信号分子在生物医学中引起了人们的关注,在亚致死浓度下,其可能会增强或抑制生物膜的形成,具体取决于细菌种类。在荚膜红杆菌中,一氧化氮处理与电流产量增加和生物膜形成改善有关。然而,在 P. putida GPo1 中,一氧化氮处理对应着电流输出的显著降低,以及生物膜的分散。除了强调使用电化学工具来评估一氧化氮在生物膜形成中的影响外,这些发现还表明,基于生物膜的介导电子转移系统受益于增加的电化学输出和增强的细胞粘附,与浮游生物相比,这有望实现更强大的应用。© 2023 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章,根据 Creative Commons 署名非商业性禁止演绎 4.0 许可证 (CC BY- NC-ND,http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) 的条款发布,允许在任何媒体中进行非商业性再利用、发布和复制,前提是不对原始作品进行任何形式的更改并正确引用。如需获得商业再利用许可,请发送电子邮件至:permissions@ioppublishing.org。[DOI:10.1149/1945-7111/acc97e]
在过去的二十年中,已经对固定在电极的氧化还原DNA层中的电子传输的机制进行了广泛的研究,但仍存在争议。在本文中,我们使用高扫描速率循环响应电电电电辅助分子动力学模拟,彻底研究了一系列短,二陈(FC)最终标记的DT寡核苷酸的电化学行为。我们证明,单链和复式的寡核苷酸的电化学响应受电极上的电子传递动力学的控制,遵守Marcus理论,但重组能量大大降低,这是由于通过DNA链的甲基附着在电极上附着在电极上的。到目前为止的未报告效果,我们归因于FC周围的水松弛,独特地塑造了FC-DNA链的电化学响应,并且对于单链和复制的DNA显然具有显着不同的作用,从而有助于E-DNA传感器的信号传导机制。
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策,这一使命通过我们的核心价值观——质量和客观性以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚,我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程;通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现和实际的财务和其他利益冲突;并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策,追求研究工作的透明度。有关更多信息,请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
使用合作方法合成二氧化锰(MNO2)纳米颗粒,其结构,光学和电化学性质被系统地表征。透射电子显微镜(TEM)表明,MNO2纳米颗粒表现出明确的形态,尺寸分布均匀。X射线衍射(XRD)分析证实了材料和拉曼光谱的晶体性质进一步支持MNO2相的鉴定。傅立叶转换红外(FTIR)光谱证明了特征官能团的存在,而紫外线可见(UV-VIS)光谱估计的光条间隙为2.9 eV。热重分析(TGA)强调了MNO2的热稳定性,观察到最小的体重减轻高达800ºC。使用环状伏安法(CV)和电化学阻抗光谱(EIS)评估电化学性能,以10 mV/s的扫描速率揭示了236.04 f/g的高特异性电容。这些结果表明,MNO2纳米颗粒具有出色的电化学性能,使其成为能源储能应用的有前途的候选人。关键字:锰二氧化碳,共同沉积法,电化学性能,储能应用。
随着电化学阻抗谱 (EIS) 社区越来越多地采用 impedance.py(Murbach 等人,2020 年)作为开源软件工具,nleis.py 是 impedance.py 的一个工具箱,旨在提供一种易于访问的工具来执行二次谐波非线性 EIS (2nd-NLEIS) 分析,并能够在未来扩展到更高的谐波分析。该工具箱在设计时考虑了 impedance.py,以最大限度地缩短用户的学习曲线。它继承了 impedance.py 的基本功能,引入了成对的线性和二次谐波非线性电路元件,并能够同时分析 EIS 和 2nd-NLEIS。使用此工具箱,可以选择单独分析 EIS 或 2nd-NLEIS 光谱,或者使用 impedance.py 工作流程同时对线性和非线性阻抗数据进行参数估计。最终,随着采用的增长,nleis.py 工具箱将被集成到impedance.py中,同时保留nleis.py的独立版本作为平台,以便在该领域成熟时开发高级功能。
突触可塑性对于模仿感觉知觉、学习、记忆和遗忘具有基本意义。[1 − 3] 它通过控制突触前事件的发生来加强或削弱神经元间的连接,以突触后电流 (PSC) 为输出,从而实现对过程的定量监测。[4,5] 例如,通过重复的突触前刺激可以实现促进,从而增强超快突触传递和记忆巩固。[6] 相反,相反的过程是抑制,它代表一种抑制操作,避免过度兴奋并维持神经网络的稳定性。 [7] 由于突触可塑性在人工智能中起着促进人机交互的关键作用,人们投入了大量精力利用有机共轭材料模拟生物突触,旨在编码和放大信息。 [8 − 16] 特别是电解质门控有机材料在通道中结合了电荷传输和电化学掺杂, [17 − 19] 因此它们代表了赋予突触装置独特电性能的多功能平台。 [20 − 23] 将它们集成到光电装置中的努力导致了有机电化学晶体管 (OECT) 的发展。 [19] 作为电子突触,OECT 中离子掺杂和去掺杂的动力学已经被开发来模拟促进和抑制行为。 [10,20] 作为一种模型系统,电解质门控的 PEDOT:PSS 因可移动离子和聚合物骨架之间的可逆电化学相互作用而受到研究。[9,11] 在静电门控下,移动阴离子被驱动掺杂通道,增加通道电导率,从而产生促进作用。通过反转静电门控的极性,渗透到通道中的阴离子被提取出来,从而有可能按照抑制过程恢复到原始状态。通过掌握这种极性诱导的开关,已经实现了各种具有复杂功能的有机突触。[15] 在使用水性电解质[9,10,16]离子凝胶[14,17,23]和聚电解质门控[12]时,它们同时以电子双层 (EDL) 的形成为特征
人们对电化学储能材料和技术的关注度日益提升,为该领域带来了大批新研究人员,这无疑是迈向进步的第一步。[1] 新研究人员的多元背景和独特视角可以启发和催化传统观念的改变,从而为原本停滞不前的领域带来突破。但必须注意的是,新研究人员的涌入往往是一把双刃剑——任何科学领域的新手通常都不了解基础科学、惯例和定义该领域标准的方法,也不了解该领域发展到这一阶段的历史。通常,这会导致该领域的专家完全否定新研究人员的工作,很少考虑这些工作背后可能存在的科学价值,仅仅是因为研究人员对数据解释不当或计算方法滥用。电化学储能材料领域也不例外。尤其臭名昭著的例子包括但不限于镍氢氧化物、钴氧化物和镍钴氧化物/氢氧化物。[2] 每年都会发表大量关于这些材料的研究,报告的比电容值为每克数千法拉,但由于作者解释、分析和报告数据的方式,这些值被忽略了。这绝不是一个新问题,而且尚未解决。为了确保我们领域的建设性进展,我们想再次提请研究人员——以及将评判他们工作科学基础的审稿人——注意正确解释和报告储能材料和设备数据的重要性。在以下章节中,我们将讨论研究人员在报告储能材料性能指标时常犯的错误,以及如何正确识别所研究的特定电极材料的电化学特性可以消除这些错误。
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