Toward Universal SERS Detection of Disease Signaling Bioanalytes Using 3D Self-Assembled Nonplasmonic near-Quantum-Scale Silicon Probe
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the quantum-scale surface-enhanced Raman scattering (SERS) properties of Si materials have yet to be discovered for universal biosensing applications. In this study, a potential universal biosensing probe is generated by activating the SERS functionality of Si nanostructures through near quantum-scale (nQS) engineering. We introduce herein 3D nonplasmonic Si nanomesh structure with nQS defects for SERS biosensing applications. Through ionization of a single-crystal defect-free Si wafer, highly defect-rich Si subnano-orbs (sNOs) are fabricated and self-assemble as connective 3D Si nanomesh structures with enhanced SERS biosensing activity. By amending the laser ionization and ion–ion interactions, we observe the controlled synthesis of engineered nQS defects in the form of nQS-grain boundary disorder or surface nQS voids within the interconnected Si sNOs. To our knowledge, it is shown here for the first time that defect-rich Si nanomesh structures exhibit enhanced Raman activity, with the nQS morphological and crystallographic defects acting as the prime SERS contributors without a plasmonic contribution. The SERS biosensing sensitivity with the synthesized defect-rich Si nanomesh structures without an additional plasmonic material was evaluated using of a tripeptide biomarker l -glutathione (GSH); we observe an enhancement factor value of ∼10 2 for the GSH biomolecules with 10 –9 M sensitivity, a phenomena to our knowledge that has yet to be reported. Additionally, the SERS detection of multiple disease-signaling biomolecules (cysteine, tryptophan, and methionine) is achieved at very low analyte concentration (10 –9 M). These results indicate a potential new dimension to universal SERS biosensing applications with these unique nonplasmonic defect-rich 3D nQS-Si nanostructures.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».