Разработка электрохимического биосенсора третьего поколения на основе ферментов для масштабируемого обнаружения кислорода в энергетических элементах

Development of a third-generation electrochemical enzyme-based biosensor for a scalable detection of oxygen in power generation cells
Sphumelele Monotho Jiyane
2019-12-01

прямой перенос электроновоксид графенамультикупровая оксидазаграфитовые карандашные электродыбиосенсор третьего поколения
Графитовые электроды на основе карандашного графита (PGE) представляют собой разновидность углеродных электродов, обладающих хорошей механической прочностью и электрическими свойствами, сопоставимыми со свойствами традиционных электродов. Их низкая стоимость делает их превосходной альтернативой, особенно для одноразовых применений. В настоящем исследовании электроды PGE изготавливали из карандашного графита диаметром 2 мм с твердостью 4H, HB и 4B. Электроды очищали и модифицировали оксидом графена (GO) в концентрации 1 мг/мл для увеличения их площади поверхности. Затем электроды PGE-GO электрохимически восстанавливали с использованием Na2S2O4 в диапазоне от −1,2 до 0,8 В при скорости развертки 50 мВ/с в течение 50 циклов циклической вольтамперометрии в присутствии кислорода; в качестве окислительно-восстановительной пары использовали K3Fe(CN)6/K4Fe(CN)6. Рабочие характеристики PGE оценивали с использованием многостенных углеродных нанотрубок и наноматериалов с различными связывающими агентами. Дополнительную оценку проводили с использованием ферментов мультикупровой оксидазы (MCO) — билирубиноксидазы (BOx) и лакказы — для биокаталитического восстановления кислорода. Результаты показали, что модификация GO обеспечивала окислительно-восстановительные пики, в 3,6 раза превышавшие пики немодифицированного PGE. Иммобилизацию MCO подтверждали методом циклической вольтамперометрии в фосфатном буфере. Кроме того, амперометрические измерения O2 при восстанавливающем потенциале +0,34 В продемонстрировали линейность до 0,36 мМ и чувствительность к O2, составляющую 520 мкА/(мМ·см2). Также были выполнены вычислительные исследования адсорбции для этапов послойной модификации электрода. Результаты моделирования адсорбции показали снижение энергии сформированных слоев электрода, что указывает на наиболее благоприятное взаимодействие в слое GO/MWCNTs/PBSE/BOx. В целом вычислительные данные хорошо согласовывались с экспериментальными результатами. Примечательно, что послойная адсорбция в системе GO/MWCNTs/PBSE/BOx продемонстрировала высокое сродство 11,4 М−1 во взаимодействии PBSE с ферментом. Прямой перенос электронов (DET) в ферментативной реакции в сочетании с нанотехнологией привел к sma...
1
Компьютерное моделирование адсорбции согласовывалось с экспериментальными данными и выявило архитектуру GO/MWCNTs/PBSE/BOx как наиболее благоприятную для послойного взаимодействия.
2
Электроды из карандашного графита, модифицированные оксидом графена, демонстрировали редокс-пики в 3,6 раза выше, чем немодифицированные электроды.
3
Аффинность взаимодействия PBSE с ферментом составила 11,4 М⁻¹, что подтверждает иммобилизацию фермента и прямой перенос электронов при обнаружении кислорода.
4
Амперометрический биосенсор измерял кислород при восстанавливающем потенциале +0,34 В; линейный отклик сохранялся до 0,36 мМ, а чувствительность составляла 520 мкА/(мМ·см²).
5
В исследовании объединены оксид графена, многослойные углеродные нанотрубки, связывающие агенты и мультикупровые оксидазы для прямого электрохимического восстановления кислорода.

электрохимический ферментный биосенсор третьего поколения для определения кислорода на основе графен-оксид-модифицированных карандашных графитовых электродов с иммобилизованными мультикупрооксидазами

биоэлектрокаталитическое восстановление кислорода посредством прямого переноса электронов и обусловленные им характеристики амперометрического определения, включая линейный диапазон и чувствительность, послойно модифицированных электродов

Publication Details
Publication Date
2019-12-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Sphumelele Monotho Jiyane
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%