Editorial: Novel SERS-Active Materials and Substrates: Sensing and (Bio)applications
Notice bibliographique
Résumé
Novel SERS-active Materials and Substrates: Sensing and (Bio)ApplicationsNearly 50 years have passed since the encounter of the surface-enhanced Raman scattering (SERS) phenomenon, which had a bumpy ride from a misinterpreted discovery to well-planned applications.SERS enhancement factors-defined as the intensity ratio between SERS and conventional Raman scattering signal for a given analyte normalized by the number of molecules probed-can typically achieve 8-10 orders of magnitude for the plasmonic substrates with inter-/intra-particle nanogap, while these values can exceed 10 11 , in case of, to name one example, cascaded nanooptical structures combining refractive and plasmonic optics (Kamp et al., 2020).However, reliable estimation of SERS enhancement factor, as well as fabrication of SERS-active materials and substrates guaranteeing reproducibility of SERS signal, controlled optical properties and interactions with the examined molecules, and viable quantitative analysis employing SERS spectroscopy are still the most challenging issues to overcome the limitations of SERS in order to become a routine analytical technique.Recent years have been extremely advantageous to SERS spectroscopy, which, thanks to the development of nanotechnology and progress towards a higher level of the theory-in tandem with an improved detection sensitivity of Raman instruments and advances in computing power capacities-has grown to a role that goes beyond purely academic applications.All of these, together with an enormous enhancement of the intrinsically weak Raman scattering signal, supported by high selectivity and specificity of the SERS method, offer simple detection and identification of the analyte of interest and use for designed applications.Nowadays, a smart combination of computational approaches and vibrational spectroscopy aids the interpretation of SERS experimental results (Królikowska et al., 2020).On the other hand, a thoughtful design of innovative plasmonic nano-architectures, like those exploiting SERS-active three-dimensional volumetric materials (Szlachetko et al., 2020) or with engineered nanoparticle morphology, tailoring its SERS performance (Puente et al., 2021), boosts their reallife applicability.Properly customized plasmonic nanostructures can be successfully applied as SERS-active pH-sensitive nano-and microprobes (Piotrowski et al., 2014) or selective nanosensors of metabolites in body fluids (Zhang et al., 2020), act as multifunctional materials (Liu et al., 2021), as well as provide strategies for the goals as challenging as SERS-based chiral discrimination and identification (Wang et al., 2020) or point-of-care diagnostics (Clarke et al., 2017).
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,013 |
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 ».