Review—Recent Advances in the Development of Nanoporous Au for Sensing Applications
Notice bibliographique
Résumé
In the fields of medicine, environmental protection, and food safety, sensors are imperative for the detection of biomarkers, contaminants, and preservatives. The use of nanoporous gold (NPG) as a sensing platform may greatly enhance performance due to its stability, high surface area, and catalytic abilities. There are many methods reported in the literature for fabricating NPG, including chemical strategies and various electrochemical techniques. The primarily use of NPG in sensing applications may be classified into three categories: electrochemical, bioelectrochemical, and optical. Although both electrochemical and bioelectrochemical sensors are based on the electrical signal produced by a specific analyte, a biological recognition element is involved in the bioelectrochemical sensing process. On the other hand, optical sensors exploit NPG through unique surface plasmon resonance properties that can be monitored by UV-Vis, Raman, or fluorescence spectroscopy. For this review, the primary strategies for fabricating NPG, including dealloying, electrochemical, and dynamic hydrogen bubble template (DHBT), are discussed. In addition, advances made over the last decade towards the detection of biomarkers, pollutants, contaminants, and food additives are highlighted. The future development of NPG based sensors for medical, environmental, and food safety applications is discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».