Three-Dimensional Hierarchical Plasmonic Nano-Architecture Enhanced Surface-Enhanced Raman Scattering Immunosensor for Cancer Biomarker Detection in Blood Plasma
Notice bibliographique
Résumé
A three-dimensional (3D) hierarchical plasmonic nano-architecture has been designed for a sensitive surface-enhanced Raman scattering (SERS) immunosensor for protein biomarker detection. The capture antibody molecules are immobilized on a plasmonic gold triangle nanoarray pattern. On the other hand, the detection antibody molecules are linked to the gold nanostar@Raman reporter@silica sandwich nanoparticles. When protein biomarkers are present, the sandwich nanoparticles are captured over the gold triangle nanoarray, forming a confined 3D plasmonic field, leading to the enhanced electromagnetic field in intensity and in 3D space. As a result, the Raman reporter molecules are exposed to a high density of "hot spots", which amplifies the Raman signal remarkably, improving the sensitivity of the SERS immunosensor. This SERS immunosensor exhibits a wide linear range (0.1 pg/mL to 10 ng/mL) and a low limit of detection (7 fg/mL) toward human immunoglobulin G protein in the buffer solution. This biosensor has been successfully used for detection of the vascular endothelial growth factor in the human blood plasma from clinical breast cancer patient samples.
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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) | 0,000 | 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 ».