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Enregistrement W2037774467 · doi:10.1039/c3an02332j

Surface plasmon resonance sensing properties of a 3D nanostructure consisting of aligned nanohole and nanocone arrays

2014· article· en· W2037774467 sur OpenAlexafffund
Mohamadreza Najiminaini, Erdem Yigit Ertorer, Bożena Kamińska, Silvia Mittler, Jeffrey J. L. Carson

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareSimon Fraser UniversityLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésNanostructureSurface plasmon resonanceMaterials sciencePlasmonNanotechnologyNanosphere lithographySurface plasmonLocalized surface plasmonResonance (particle physics)OptoelectronicsNanoparticlePhysicsFabrication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular surface plasmon resonance (SPR) sensing is one of the most common applications of an array of periodic nanoholes in a metal film. However, metallic nanohole arrays (NHAs) with low-hole count have lower resolution and SPR sensing performance compared to NHAs with high-hole count. In this paper, we present a compact three-dimensional (3D) plasmonic nanostructure with extraordinary optical transmission properties benefiting from surface plasmon matching and enhanced localized surface plasmon coupling. The 3D nanostructure consisted of a gold film containing a NHA with an underlying cavity and a gold nanocone array (NCA) at the bottom of the cavity. Each nanocone was aligned with the nanohole above and the truncated apex of each nanocone was in close proximity (100 nm) to the gold film. The NHA-NCA structures outperformed conventional NHA structures in terms of bulk sensitivity and Figure of Merit (FOM). Furthermore, the NHA-NCA structure with 525 nm periodicity was capable of sensing streptavidin down to 2 nM exhibiting a 10-fold increase in streptavidin sensitivity compared to conventional NHA structures. The sensitivity and performance of the 3D nanostructure can be further improved by exploiting multiplexing methods in combination with stable light sources and detection systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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