SERS Active Nanobiosensor Functionalized by Self-Assembled 3D Nickel Nanonetworks for Glutathione Detection
Notice bibliographique
Résumé
We introduce a “non-noble metal” based SERS active nanobiosensor using a self-assembled 3D hybrid nickel nanonetwork. A tunable biomolecule detector fabricated by a bottom-up approach was functionalized using a multiphoton ionization energy mechanism to create a self-assembled 3D hybrid nickel nanonetwork. The nanonetwork was tested for SERS detection of crystal violet (CV) and glutathione (GSH) at two excitation wavelengths, 532 and 785 nm. The results reveal indiscernible peaks with a limit of detection (LOD) of 1 picomolar (pM) concentration. An enhancement factor (EF) of 9.3 × 10 8 was achieved for the chemical molecule CV and 1.8 × 10 9 for the biomolecule GSH, which are the highest reported values so far. The two results, one being the CV molecule proved that nickel nanonetwork is indeed SERS active and the second being the GSH biomolecule detection at both 532 and 785 nm, confirm that the nanonetwork is a biosensor which has potential for both in vivo and in vitro sensing. In addition, the selectivity and versatility of this biosensor is examined with biomolecules such as l -Cysteine, l -Methionine, and sensing GSH in cell culture medium which mimics the complex biological environment. The functionalized self-assembled 3D hybrid nickel nanonetwork exhibits electromagnetic and charge transfer based SERS activation mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».