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1.
Monomeric sarcosine oxidase (mSOx) fusion with the silaffin peptide, R5, designed previously for easy protein production in low resource areas, was used in a biosilification process to form an enzyme layer electrode biosensor. mSOx is a low activity enzyme (10–20 U/mg) requiring high amounts of enzyme to obtain an amperometric biosensor signal, in the clinically useful range <1 mM sarcosine, especially since the Km is >10 mM. An amperometric biosensor model was fitted to experimental data to investigate dynamic range. mSOx constructs were designed with 6H (6×histidine) and R5 (silaffin) peptide tags and compared with native mSOx. Glutaraldehyde (GA) cross‐linked proteins retained ~5 % activity for mSOx and mSOx‐6H and only 0.5 % for mSOx‐R5. In contrast R5 catalysed biosilification on (3‐mercaptopropyl) trimethoxysilane (MPTMS) and tetramethyl orthosilicate (TMOS) particles created a ‘self‐immobilisation’ matrix retaining 40 % and 76 % activity respectively. The TMOS matrix produced a thick layer (>500 μm) on a glassy carbon electrode with a mediated current due to sarcosine in the clinical range for sarcosinemia (0–1 mM). The mSOx‐R5 fusion protein was also used to catalyse biosilification in the presence of creatinase and creatininase, entrapping all three enzymes. A mediated GC enzyme linked current was obtained with dynamic range available for creatinine determination of 0.1–2 mM for an enzyme layer ~800 nm.  相似文献   
2.
3.
4.
5.
6.
TGA, DTA and DSC analyses indicate that benzotriazole is significantly more stable thermally than 1,2,3-triazole.  相似文献   
7.
8.
9.
Ohne ZusammenfassungDiese Arbeit wurde von der naturwissenschaftlichen Fakultät der Schlesischen Friedrich-Wilhelms-Universität zu Breslau als Dissertation (D 2) angenommen.  相似文献   
10.
Several models have been developed in order to categorize the numerous expressions that people use in order to describe their emotional experiences. The focus of the present study is on one of these theoretical classifications proposed by Pekrun (1992) specifically concerning emotions which are directly related to learning and achievement in mathematics. In his model, emotions are classified according to their valence (positive vs. negative) and their level of activation. In testing the assumptions of this model, we investigated students' enjoyment, anxiety, anger and boredom experienced before, during, and after the completion of a math test. Correspondence analyses which were used to generate a graphical illustration of structural interrelationships between these emotions provide empirical support for the theoretical classification.  相似文献   
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