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J-GLOBAL ID:202202247870146307   整理番号:22A1173749

血液および尿中の澱粉キャップAgNPセンサによるエピネフリンの定量のための速度論的分光光度法およびニューラルネットワークモデル応用【JST・京大機械翻訳】

Kinetic Spectrophotometric Method and Neural Network Model Application for the Quantitation of Epinephrine by Starch-capped AgNPs Sensor in Blood and Urine
著者 (3件):
資料名:
巻: 77  号:ページ: 484-494  発行年: 2022年 
JST資料番号: A1068A  ISSN: 1061-9348  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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本研究では,実試料中のエピネフリン(EP)の定量のための簡単,正確,迅速,経済的,高感度紫外分光光度法を開発した。エピネフリンを測定する液体クロマトグラフ法は,優れた精度および再現性のような利点を有するが,長時間測定,高い装置コストのような制限がある。溶液中のエピネフリンの定量に,澱粉キャップ銀ナノ粒子(AgNPs)センサと速度論的分光光度法を用いた。検量線は0.01~10μg/Lの範囲で線形であった。1.8%の標準偏差と0.023μg/Lの方法検出限界(425nmで8分)を95%信頼レベルでセンサに対して得た。人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを平均二乗誤差(MSE)決定に用いた。出力層とtansigにおける線形伝達関数アルゴリズムによる予測データにおけるANNモデルは役立った。MSE_ANN,MSE_FL,およびMSE_ANFISに対応する,それぞれ,澱粉キャップAgNPセンサによるエピネフリン定量における平均二乗誤差値0.607,0.515,および0.408を得た。観察された結果はエピネフリンに対する適切な回収率と非常に低い検出限界を確認した。本法は尿や血液などの実試料中のエピネフリンの測定に用いられ,病院試料に応用できる。著者らの知る限り,これは,血液と尿中の澱粉キャップAgNPセンサによるエピネフリンの定量化のためのニューラルネットワークモデルを適用した初めての報告である。Copyright Pleiades Publishing, Ltd. 2022. ISSN 1061-9348, Journal of Analytical Chemistry, 2022, Vol. 77, No. 4, pp. 484-494. Copyright Pleiades Publishing, Ltd., 2022. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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有機化合物の物理分析  ,  薬物の分析 
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