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Enregistrement W2766151270 · doi:10.3390/colloids1010004

Nanostructured Assemblies of Gold and Silver Nanoparticles for Plasmon Enhanced Spectroscopy Using Living Biotemplates

2017· article· en· W2766151270 sur OpenAlexaff
Andressa Kubo, Luiz Fernando Gorup, Leonardo Toffano, Luciana da Silva Amaral, Edson Rodrigues‐Filho, Haider Mohan, Ricardo F. Aroca, Emerson R. Camargo

Notice bibliographique

RevueColloids and Interfaces · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésColloidal goldNanotechnologyNanoparticlePlasmonSurface plasmon resonanceMaterials scienceSurface-enhanced Raman spectroscopySilver nanoparticleNanoclustersRaman scatteringRaman spectroscopyBiosensorNanolithographyChemical engineeringOptoelectronicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to control the assembly of nanoparticles on substrates used in plasmon-enhanced spectroscopy continues to drive research in the field of nanofabrication. Here we describe the use of fungi as soft biotemplates to fabricate nanostructured microtubules with gold and gold-silver nanoparticles with potential applications as sensors and biosensors. In the first step, spores of the filamentous fungus Cladosporium sphaerospermum were inoculated in a suspension of gold nanoparticles, forming stable microtubules of gold nanoparticles during fungus growth. These materials were exposed to a second suspension of silver nanoparticles, resulting in complexes multilayers structures of gold and silver nanoparticles, which were evaluated as substrates for surface-enhanced Raman scattering (SERS) using small amounts of thiophenol as probe molecules directly on the microtubules. Both gold and the gold-silver substrates provide the SERS effect.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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