Designing signal-on sensors by regulating nanozyme activity
Notice bibliographique
Résumé
Nanozymes are nanomaterials with enzyme-like activities. Compared to natural enzymes, nanozymes are more stable and cost-effective, and they have unique properties due to their nanoscale size and surface chemistry. In this review, we summarize 'signal-on' nanozyme-based sensors for detecting metal ions, anions, small molecules and proteins. Since protein-based enzymes are already highly active, they were used to detect their inhibitors, resulting in 'signal-off' sensors. On the other hand, for nanozymes, target molecules were detected either as a promotor of nanozyme activity or for its ability to selectively remove nanozyme inhibitors. In both cases, 'signal-on' detection was achieved. We classify the commonly used nanozymes based on their composition such as metal oxide, gold nanoparticles and other nanomaterials, most of which belong to the oxidase, peroxidase and catalase mimics. The nanozymes can catalyze the oxidation of colorless or non-fluorescent substrates to produce a visual or fluorescent signal. Based on this, this article presents some typical 'turn-on' and 'turn-off-on' sensors, and we critically review their design principles. At the end, further perspectives for the nanozyme-based sensors are outlined.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».