Surface-enhanced Raman scattering (SERS) optrodes for multiplexed on-chip sensing of nile blue A and oxazine 720
Notice bibliographique
Résumé
The fabrication and on-chip integration of surface-enhanced Raman scattering (SERS) optrodes are presented. In the optrode configuration, both the laser excitation and the back-scattered Raman signal are transmitted through the same optical fiber. The SERS-active component of the optrode was fabricated through the self-assembly of silver nanoparticles on the tip of optical fibers. The application of SERS optrodes to detect dyes in aqueous solution indicated a limit of quantification below 1 nM, using nile blue A as a molecular probe. Using the optrode-integrated microfluidic chip, it was possible to detect several different dyes from solutions sequentially injected into the same channel. This approach for sequential detection of different analytes is applicable to monitoring on-chip chemical processes. The narrow bandwidth of the vibrational information generated by SERS allowed solutions of different compositions of two chemically similar dyes to be distinguished using a dilution microfluidic chip. These results demonstrate the advantages of the SERS-optrode for microfluidics applications by illustrating the potential of this vibrational method to quantify components in a mixture.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».