Tuning the nanostructural properties of silver nanoparticles for optimised surface enhanced Raman scattering sensing of SARS CoV-2 spike protein
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this work, development of fast, selective and highly sensitive sensor for detecting severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (known as SARS CoV-2 or COVID19) spike protein has been reported. Surface enhanced Raman spectroscopy (SERS) based direct detection of spike protein was investigated by fabricating silver nanoparticles decorated Si (AgNPs/Si) using a facile wet chemical process. Fabrication parameters such as immersion time and precursor concentration were varied; their corresponding morphological characteristics were well elucidated while assuring homogeneous decoration of AgNPs on Si substrate. Classical dye molecule such as rhodamine 6G (R6G) was utilised for the optimisation of fabricated sensor. Based on acquired intensity of R6G, the best sensor was selected, which was further employed for label free direction of spike protein. The developed sensor exhibited high sensitivity in pico-molar range with excellent reproducibility. Selectivity studies were demonstrated using DNA and H1N1 protein as well. The current findings will launch new state of art in the field of medical diagnostics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».