Nanostructured and Spiky Gold Shell Growth on Magnetic Particles for SERS Applications
Notice bibliographique
Résumé
Multifunctional micro- and nanoparticles have potential uses in advanced detection methods, such as the combined separation and detection of biomolecules. Combining multiple tasks is possible but requires the specific tailoring of these particles during synthesis or further functionalization. Here, we synthesized nanostructured gold shells on magnetic particle cores and demonstrated the use of them in surface-enhanced Raman scattering (SERS). To grow the gold shells, gold seeds were bound to silica-coated iron oxide aggregate particles. We explored different functional groups on the surface to achieve different interactions with gold seeds. Then, we used an aqueous cetyltrimethylammonium bromide (CTAB)-based strategy to grow the seeds into spikes. We investigated the influence of the surface chemistry on seed attachment and on further growth of spikes. We also explored different experimental conditions to achieve either spiky or bumpy plasmonic structures on the particles. We demonstrated that the particles showed SERS enhancement of a model Raman probe molecule, 2-mercaptopyrimidine, on the order of 104. We also investigated the impact of gold shell morphology—spiky or bumpy—on SERS enhancements and on particle stability over time. We found that spiky shells lead to greater enhancements, however their high aspect ratio structures are less stable and morphological changes occur more quickly than observed with bumpy shells.
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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) | 0,000 | 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 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 ».