Principles and Applications of Nanoplasmonics in Biological and Chemical Sensing: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Biosensing requires a highly sensitive real-time detection of the biomolecules. These properties are granted by nanoplasmonic sensing techniques. SPR-based optical sensors have evolved as a sensitive and versatile biosensing tool. A growing number of SPR-based sensing applications in the solution of clinical problems are reported in the recent years. This refers to the point that these sensors provide label-free detection of the living cells and non-destructive analysis techniques. In this study, we will review the mechanism of the detection in SPR biosensing, followed by the methods used to develop sensors to detect gases and the chemical, biological, and molecular interaction. The device sensitivity improvement based on plasmonic effects is also addressed in this study, and accordingly, the size and material dependence of the resonance frequency are discussed. The reviewed articles are categorized into three groups, depending on the SPR excitation configuration. In the first group of the sensors, the sensitivity of LSPR-based sensors in prism coupler configurations is reviewed. The second group, SPR excitation by optical fiber, slightly improved the sensitivity of the detections. The unique capability of the third group, photonic crystal fiber SPR sensors, in providing greatly improved sensitivity, generated a vast field of researches and applications in biosensing devices.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».