Библиография

1. 1. Curtman L.J., Rothberg P. Application of the “glow reaction” to the qualitative detection of the platinum metals // J. Am. Chem. Soc. 1911. V. 33. P. 718. https://doi.org/10.1021/ja02218a010
2. 2. Feigl F., Fränkel E. Beiträge zur analytischen verwertung von katalysen-reaktionen // Ber. Dtsch. Chem. Ges. 1932. V. 65. P. 539. https://doi.org/10.1002/cber.19320650407
3. 3. Szebellédy L., Bártfay M. Mangannaehweis mittels katalyse // Z. Anal. Chem. 1936. V. 106. P. 408. https://doi.org/10.1007/BF01376681
4. 4. Яцимирский К.Б. Кинетические методы анализа. М.: Химия. 1967. 200 с.
5. 5. Дружинин А.А. Кинетические методы анализа органических соединений // Журн. Всес. хим. о-ва им. Менделеева. 1970. Т. 15. С. 529.
6. 6. Crouch S.R., Scheeline A., Kirkor E.S. Kinetic determinations and some kinetic aspects of analytical chemistry // Anal. Chem. 2000. V. 72. P. 53. https://doi.org/10.1021/a1000004b
7. 7. Palleschi G. Kinetics in analytical chemistry // Anal. Bioanal. Chem. 2005. V. 381 P. 1321. https://doi.org/10.1007/s00216-005-3128-1
8. 8. Муштакова С.П. Теория действия и применение органических редокс-реагентов ряда дифениламина в спектрофотометрическом анализе: Дис. … докт. хим. наук. Саратов, 1987. 400 с.
9. 9. Беклемишев М.К. Новые индикаторные системы в кинетических методах анализа. Сорбционно-кинетический метод. Дис. … докт. хим. наук. М.: МГУ, 2011. 367 с.
10. 10. Шеховцова Т.Н. Ферментативные методы анализа: Определение эффекторов гидролаз и оксидоредуктаз. Дис. … докт. хим. наук. М.: МГУ, 1996. 335 c.
11. 11. Веселова И.А. Оптические сенсорные системы на основе пероксидазы для определения органических биологически активных веществ. Дис. … докт. хим. наук. М.: МГУ, 2018. 272 c.
12. 12. Dickinson T., White J., Kauer J., Walt D.R. A chemical-detecting system based on a cross-reactive optical sensor array // Nature. 1996. V. 382. P. 697. https://doi.org/10.1038/382697a0
13. 13. Anzenbacher P., Palacios M.A. Array-based sensors / Chemosensors: Principles, Strategies, and Applications. 1st Ed. / Eds. Wang B., Anslyn E.V. John Wiley & Sons, 2011. 544 p.
14. 14. Sádecká J., Tóthová J. Fluorescence spectroscopy and chemometrics in the food classification – a review // Czech. J. Food Sci. 2007. V. 25. P. 159. http://doi.org/10.17221/687-CJFS
15. 15. Askim J.R., Mahmoudia M., Suslick K.S. Optical sensor arrays for chemical sensing: The optoelectronic nose // Chem. Soc. Rev. 2013. V. 42. P. 8649. https://doi.org/10.1039/C3CS60179J
16. 16. Власов Ю.Г., Легин А.В., Рудницкая А.М. Электронный язык: химические сенсорные системы для анализа водных сред // Журн. общ. химии. 2008. Т. 78. С. 2532. https://doi.org/10.1134/S1070363208120335. (Vlasov Y.G., Legin A.V., Rudnitskaya A.M. Electronic tongue: Chemical sensor systems for analysis of aquatic media // Russ. J. Gen. Chem. 2008. V. 78. P. 2532. https://doi.org/10.1134/S1070363208120335)
17. 17. Yang J., Lu Y., Ao L., Wang F., Jing W., Zhang S., Liu Y. Colorimetric sensor array for proteins discrimination based on the tunable peroxidase-like activity of AuNPs-DNA conjugates // Sens. Actuators B. 2017. V. 245. P. 66. https://doi.org/10.1016/j.snb.2017.01.119
18. 18. Shariati-Ra M., Mozaffari Y. Water discrimination based on the kinetic variations of AgNP spectrum // RSC Adv. 2020. V. 10. P. 34459. http://doi.org/10.1039/D0RA06000C
19. 19. Liu L., Zhang L., Liang Y. A simple visual strategy for protein detection based on oxidase-like activity of silver nanoparticles // Food Anal. Methods. 2021. V. 14. P. 1852. https://doi.org/10.1007/s12161-021-02011-6
20. 20. Wang F., Na N., Ouyang J. Particle-in-a-frame gold nanomaterials with an interior nanogap-based sensor array for versatile analyte detection // Chem. Commun. 2021. V. 57. P. 4520. https://doi.org/10.1039/D1CC01094H
21. 21. Wang L., Hu Z., Wu S., Pan J., Xu X., Niu X. A peroxidase-mimicking Zr-based MOF colorimetric sensing array to quantify and discriminate phosphorylated proteins // Anal. Chim. Acta. 2020. V. 1121. P. 26. https://doi.org/10.1016/j.aca.2020.04.073
22. 22. Степанова И.А., Лебедева А.Н., Шик А.В., Скоробогатов Е.В., Беклемишев М.К. Распознавание и определение сульфаниламидов методом ближней ИК-флуориметрии по их влиянию на скорость каталитического окисления карбоцианинового красителя пероксидом водорода // Журн. аналит. химии. 2021. Т. 76. С. 1397. https://doi.org/10.1134/S1061934821120121. (Stepanova I.A., Lebedeva A.N., Shik A.V., Skorobogatov E.V., Beklemishev M.K. Recognition and determination of sulfonamides by near-IR fluorimetry using their effect on the rate of the catalytic oxidation of a carbocyanine dye by hydrogen peroxide // J. Anal. Chem. 2021. V. 76. P. 1397. https://doi.org/10.1134/S1061934821120121)
23. 23. Shik A.V., Stepanova I.A., Doroshenko I.A., Podrugina T.A., Beklemishev M.K. Carbocyanine-based fluorescent and colorimetric sensor array for the discrimination of medicinal compounds // Chemosensors. 2022. V. 10. P. 88. https://doi.org/10.3390/chemosensors10020088
24. 24. Shik A.V., Skorobogatov E.V., Bliznyuk U.A., Chernyaev A.P., Avdyukhina V.M., Borschegovskaya P.Y., et al. Estimation of doses absorbed by potato tubers under electron beam or X-ray irradiation using an optical fingerprinting strategy // Food Chem. 2023. V. 414. Article 135668. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2023.135668
25. 25. Shik A.V., Stepanova I.A., Doroshenko I.A., Podrugina T.A., Beklemishev M.K. Carbocyanine-based optical sensor array for the discrimination of proteins and rennet samples using hypochlorite oxidation // Sensors. 2023. V. 23. P. 4299. https://doi.org/10.3390/s23094299
26. 26. Pypin A.A., Shik A.V., Stepanova I.A., Doroshenko I.A., Podrugina T.A., Beklemishev M.K. A reaction-based optical fingerprinting strategy for the recognition of fat-soluble samples: Discrimination of motor oils // Sensors. 2023. V. 23. P. 7682. https://doi.org/10.3390/s23187682
27. 27. Shik A.V., Sobolev P.V., Zubritskaya Y.V., Baytler M.O., Stepanova I.A., Chernyaev A.P., et al. Rapid testing of irradiation dose in beef and potatoes by reaction-based optical sensing technique // J. Food Compos. Anal. 2024. V. 127. Article 105946. https://doi.org/10.1016/j.jfca.2023.105946
28. 28. Liu C., Qian Z., Chen Z. A dual channel fluorescence tongue for catechin recognition based on the MnO2 nanorods–Amplex Red–o-phenylenediamine reaction system // Anal. Methods. 2023. V. 15. P. 6476. https://doi.org/10.1039/D3AY01748F
29. 29. Jing W., Shi Q., Zheng M., Yang Y., Qiang S., Jia Z., et al. Smartphone-assisted nanozyme sensor array constructed based on reaction kinetics for the discrimination and identification of phenolic compounds // Anal. Chim. Acta. 2024. V. 1287. Article 342133. https://doi.org/10.1016/j.aca.2023.342133
30. 30. Pargari M., Marahel F., Goodajdar B.M. Kinetic spectrophotometric method and neural network model application for the quantitation of epinephrine by starch-capped AgNPs sensor in blood and urine // J. Anal. Chem. 2022. V. 77. P. 484. https://doi.org/10.1134/S1061934822040074
31. 31. Захаренкова С.А., Лебедева М.И., Лебедева А.Н., Дорошенко И.А., Кривцов Г.Г., Ежов А.А., Подругина Т.А., Беклемишев М.К. Средства визуализации доставки лекарственных веществ с использованием анионированных хитозанов / Сб. тезисов 5-й Российской конференции по медицинской химии с международным участием “МедХим-Россия 2021”. Волгоградский государственный медицинский университет, 2021. С. 432. https://doi.org/10.19163/MedChemRussia20212021-432
32. 32. XLSTAT-Pro. User’s manual. Addinsoft, 2003. P. 124. https://www.xlstat.com/en/solutions/features/discriminant-analysis-da (20.04.2024).