Wavelength-Tunable Optical Fiber Localized Surface Plasmon Resonance Biosensor <i>via</i> a Diblock Copolymer-Templated Nanorod Monolayer
Notice bibliographique
Résumé
Well-dispersed and dense layers of gold nanorods (AuNRs) on optical fibers are shown to regulate the longitudinal peak wavelength and enhance the sensing performances of localized surface plasmon resonance (LSPR) biosensors. A simple self-assembly method relying on a brush-like monolayer of poly(styrene)- b -poly(acrylic acid) (PS- b -PAA) diblock copolymer was used to immobilize AuNRs with various aspect ratios from 2.33 to 4.60 on optical fibers. Both the experimental and simulation results illustrated that the particle aspect ratio, deposition time (related to the coverage of AuNRs), and interparticle gap significantly affected the optical properties of the fiber-based LSPR biosensors. The highest refractive index (RI) sensitivity of the sensor was 753 nm/RIU, while the limit of detection for human IgG was as low as 0.8 nM. Compared with standard nanoparticle deposition methods of polyelectrolytes or alkoxysilanes, the RI sensitivity of the PS- b -PAA dip-coating method was approximately 3-fold better, a consequence of the higher particle coverage and fewer AuNR aggregates. The presented AuNR-based LSPR sensors could regulate the detection range by tuning the aspect ratios of AuNRs. Applicability is demonstrated via quantitative analysis of antigen–antibody interactions, DNA sensing, and surface-enhanced Raman scattering.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».