A Nanocellulose‐Paper‐Based SERS Multiwell Plate with High Sensitivity and High Signal Homogeneity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Paper‐based surface‐enhanced Raman scattering (SERS) substrates have gained growing interest as an eco‐friendly and low‐cost tool for chemical and biosensing. However, paper‐based SERS substrates often suffer relatively low signal spatial homogeneity because of their nonuniform hot‐spot distribution. In this paper, a nanofibrillated cellulose paper (nanopaper) based SERS multiwell plate is developed for trace chemical detection with high sensitivity and high signal homogeneity. The SERS plate is fabricated from ultrasmooth (2,2,6,6‐tetramethylpiperidin‐1‐yl)oxyl‐oxidized NFC paper (TO‐nanopaper) through wax‐printing‐based multiwell patterning followed by silver nanoparticle (AgNP) growth based on a successive ionic layer adsorption and reaction (SILAR) process. Taking advantage of the abundance of carboxyl groups on the TO‐nanopaper, uniformly distributed and densely arranged AgNPs are successfully synthesized through the SILAR process on the NFC multiwell surface under ambient conditions. The SERS performance of the device is evaluated for testing two Raman marker chemicals, rhodamine B and 2‐naphthalenethiol, and picomolar detection limit and high Raman enhancement factor (up to 1.46 × 10 9 ) are achieved. The Raman signal mapping results show superior signal spatial homogeneity of the device with low variations (≤11%). The nanopaper‐based SERS device represents a promising SERS platform for chemical and biomolecule detections with high sensitivity and high repeatability.
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.
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) | 0,001 | 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 découle