Improved Magneto-Optic Surface Plasmon Resonance Biosensors
Notice bibliographique
Résumé
The magneto-optic (MO) characteristics and sensing performance of noble metal (Ag, Au, Cu) or transition metal (Fe, Ni, Co) single layers and Ag/Co or Au/Co bilayers have been studied and compared in both the standard plasmonic and MO plasmonic configurations at two different wavelengths (632.8 nm and 785 nm) and in two different sensing media (air and water). The sensing performance is found to be medium-specific and lower in biosensor-relevant water-based media. The sensitivities of MO-SPR sensors is found to be superior to SPR sensors in all cases. This enhancement in sensitivity means the detection limit of this class of transducers can be substantially improved by tuning Au/Co layer thickness, wavelength, and incident angle of optical radiation. The optimized bilayer showed an enhancement in sensitivity by over 30× in air and 9× in water as compared to the conventional Au SPR configuration. Notably, the best performance is 3× above that of MO-SPR sensors coupled to a photonic crystal previously reported in the literature and is found when the ferromagnetic layer is furthest from the sensing medium, as opposed to typical MO-SPR configurations. This proposed structure is attractive for next-generation biosensors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».