Nanomaterials based electrochemical sensors for biomedical applications
Notice bibliographique
Résumé
A growing variety of sensors have increasingly significant impacts on everyday life. Key issues to take into consideration toward the integration of biosensing platforms include the demand for minimal costs and the potential for real time monitoring, particularly for point-of-care applications where simplicity must also be considered. In light of these developmental factors, electrochemical approaches are the most promising candidate technologies due to their simplicity, high sensitivity and specificity. The primary focus of this review is to highlight the utility of nanomaterials, which are currently being studied for in vivo and in vitro medical applications as robust and tunable diagnostic and therapeutic platforms. Highly sensitive and precise nanomaterials based biosensors have opened up the possibility of creating novel technologies for the early-stage detection and diagnosis of disease related biomarkers. The attractive properties of nanomaterials have paved the way for the fabrication of a wide range of electrochemical sensors that exhibit improved analytical capacities. This review aims to provide insights into nanomaterials based electrochemical sensors and to illustrate their benefits in various key biomedical applications. This emerging discipline, at the interface of chemistry and the life sciences, offers a broad palette of opportunities for researchers with interests that encompass nanomaterials synthesis, supramolecular chemistry, controllable drug delivery and targeted theranostics in biology and medicine.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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 ».