Intra-nanogap controllable Au plates as efficient, robust, and reproducible surface-enhanced Raman scattering-active platforms
Notice bibliographique
Résumé
Practical application of surface-enhanced Raman scattering (SERS)-active platforms requires that they provide highly uniform and reproducible SERS signals. Moreover, to achieve highly stable and consistent SERS signals, it is important to control the nanostructured gaps of SERS-active platforms precisely. Herein, we report the synthesis of gap-controllable nanoporous plates and their application to efficient, robust, uniform, and reproducible SERS-active platforms. To prepare well-defined nanoporous plates, ultraflat, ultraclean, and single-crystalline Au nanoplates were employed. The Au nanoplates were transformed to AuAg alloy nanoplates by reacting with AgI in the vapor phase. The Ag in the alloy nanoplates was then chemically etched, thus forming well-defined SERS-active nanoporous plates. For the precise control of gaps in the nanoporous plates, we investigated the alloy forming mechanism based on X-ray photoelectron spectroscopy and transmission electron microscopy analyses. According to the mechanism, the composition of Ag was tunable by varying the reaction temperature, thus making the nanostructured gaps of the porous plates adjustable. We optimized the nanoporous plates to exhibit the strongest SERS signals as well as excellent uniformity and reproducibility. The computational simulation also supports the experimental SERS signals of nanoporous plates. Furthermore, we successfully performed label-free detection of a biocide mixture (5-chloro-2-methyl-4-isothiazolin-3-one/2-methyl-4-isothiazol-3-one) up to 10 ppm using Au nanoporous plates. The adoption of single-crystalline Au nanoplates, the novel synthesis method for alloy nanoplates in the vapor phase, and the investigation of alloy forming mechanisms synergistically contributed to the formation of well-defined nanoporous plates. We anticipate that the nanoporous plates will be useful for the practical sensing of trace chemical and biological analytes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».