In situ assembly of active surface-enhanced Raman scattering substrates via electric field-guided growth of dendritic nanoparticle structures
Notice bibliographique
Résumé
Surface-enhanced Raman scattering (SERS) can provide ultrasensitive detection of chemical and biological analytes down to the level of a single molecule. The need for costly, nanostructured, noble-metal substrates, however, poses a major obstacle in the widespread application of the method. Here we present for the first time a novel type of metallic nanostructured substrates that, not only exhibit a remarkable SERS activity, but are also produced in a facile, cost-effective and nanofabrication-free manner. The substrates are formed through an electric field-guided assembly process of silver nanocolloids, which results in extended and interconnected dendritic nanoparticle structures with a high density of "hot spots". A unique and significant performance attribute of these nanostructures is their ability to also function as concentration amplification devices, thereby further enhancing their analyte detection efficiency. This major advantage against conventional SERS substrates is illustrated experimentally here with the concentration and detection of proteins from solution. Low limits of detection for illicit drugs, food contaminants and pesticides in relevant matrices are also demonstrated. The SERS-active dendrites are reusable and can be removed and replaced in a few minutes. The SERS substrates presented herein constitute a significant advance towards more effective and less expensive diagnostic tools.
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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 | 0,000 | 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 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 ».