Fundamentals and applications of SERS‐based bioanalytical sensing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plasmonics is an emerging field that examines the interaction between light and metallic nanostructures at the metal‐dielectric interface. Surface‐enhanced Raman scattering (SERS) is a powerful analytical technique that uses plasmonics to obtain detailed chemical information of molecules or molecular assemblies adsorbed or attached to nanostructured metallic surfaces. For bioanalytical applications, these surfaces are engineered to optimize for high enhancement factors and molecular specificity. In this review we focus on the fabrication of SERS substrates and their use for bioanalytical applications. We review the fundamental mechanisms of SERS and parameters governing SERS enhancement. We also discuss developments in the field of novel SERS substrates. This includes the use of different materials, sizes, shapes, and architectures to achieve high sensitivity and specificity as well as tunability or flexibility. Different fundamental approaches are discussed, such as label‐free and functional assays. In addition, we highlight recent relevant advances for bioanalytical SERS applied to small molecules, proteins, DNA, and biologically relevant nanoparticles. Subsequently, we discuss the importance of data analysis and signal detection schemes to achieve smaller instruments with low cost for SERS‐based point‐of‐care technology developments. Finally, we review the main advantages and challenges of SERS‐based biosensing and provide a brief outlook.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».