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Enregistrement W3144958276 · doi:10.1364/boe.420828

Extraordinary sensitivity enhancement of Ag-Au alloy nanohole arrays for label-free detection of Escherichia Coli

2021· article· en· W3144958276 sur OpenAlexaff
Charles Soon Hong Hwang, Myeong‐Su Ahn, Ki‐Hun Jeong

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésMaterials sciencePlasmonNanoimprint lithographyAlloyDetection limitBiosensorNanotechnologyRefractive indexSurface plasmon resonanceDielectricOptoelectronicsNanoparticleComposite materialFabricationChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alloy nanostructures unveil extraordinary plasmonic phenomena that supersede the mono-metallic counterparts. Here we report silver-gold (Ag-Au) alloy nanohole arrays (α-NHA) for ultra-sensitive plasmonic label-free detection of Escherichia Coli ( E. coli ). Large-area α-NHA were fabricated by using nanoimprint lithography and concurrent thermal evaporation of Ag and Au. The completely miscible Ag-Au alloy exhibits an entirely different dielectric function in the near infra-red wavelength range compared to mono-metallic Ag or Au. The α-NHA demonstrate substantially enhanced refractive index sensitivity of 387 nm/RIU, surpassing those of Ag or Au mono-metallic nanohole arrays by approximately 40%. Moreover, the α-NHA provide highly durable material stability to corrosion and oxidation during over one-month observation. The ultra-sensitive α-NHA allow the label-free detection of E. coli in various concentration levels ranging from 10 3 to 10 8 cfu/ ml with a calculated limit of detection of 59 cfu/ ml . This novel alloy plasmonic material provides a new outlook for widely applicable biosensing and bio-medical applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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