Fundamentals and applications of SERS‐based bioanalytical sensing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 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 découle