Surface enhanced Raman scattering of amino acids and peptides
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Surface Enhanced Raman Scattering (SERS) has been used to observe spectra of several amino acids and peptides. SERS signals from amino acids (tryptophan, phenylalanine and glycine) and peptides (Trp‐Trp and Gly‐Gly‐Gly) in silver colloids have been studied in three experimental configurations 1) free volume 2) liquid core waveguide (LCW) and 3) microfluidic channel. Even though all amino acids contain carboxyl and amine functional groups, the conditions for observing the SERS spectra are different for different amino acids. The impact of the type of electrolyte used for colloid aggregation and the experimental procedures for mixing of the components on the amplitude and the stability of the SERS signal have been studied. The optimum conditions for observing SERS signals for the above mentioned amino acids and peptides have been found. For Trp amino acid a SERS enhancement of Raman signal up to 107 was observed. Additional enhancement of 10 to 50 times can be obtained with the help of a liquid core waveguide technique. The results obtained will be useful in the development and optimization of microfluidic chip devices utilizing SERS. (© 2009 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».