Iodide Functionalized Paper-Based SERS Sensors for Improved Detection of Narcotics
Notice bibliographique
Résumé
An inkjet-printed paper-based Surface-enhanced Raman scattering (SERS) sensor is a robust and versatile device that provides trace sensing capabilities for the detection and analysis of narcotics and drugs. Such sensors generally work well for analytes with good binding affinity towards the Au or Ag plasmonic nanoparticles (NPs) resident in the sensors. In this report, we show that iodide functionalization of the printed sensors helps to remove adsorbed contaminants from AuNP surfaces enabling superior performance with improved detection of narcotics such as fentanyl, heroin and cocaine by SERS. SERS signals are easily doubled with the iodide-functionalized sensors which also showed orders of magnitude improvement in detection limit. In this report, we show that a short (90 s) iodide treatment of the sensors significantly improved the detection of heroin. We propose that iodide functionalization be integrated into field detection kits through the solvent that wets paper-based sensor prior to swabbing for narcotics. Alternatively, we have also demonstrated that iodide functionalized sensors can be stored in ambient for up to 1 week and retain the improved performance towards heroin detection. This report will help to significantly improve the performance of paper-based sensors for field detection of narcotic drugs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».