Review on Gold Nanoparticles-Based Biosensors in Clinical and Non-Clinical Applications
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanoparticles (GNP) acquire unique properties that have made significant contributions to clinical and non-clinical fields, specifically in the application of GNP’s for designing biosensor devices in which exhibit novel functional properties. Many properties of GNP’s are reviewed in this literature including optical properties, biocompatibility, conductivity, catalytic properties, high surface-to-volume ratio, and high density of the GNPs, that make them excellent in the application of constructing GNP-based biosensors. This literature review covers a specific comparison between the optical, electrochemical, and piezoelectric biosensors, as these are the three most common GNP-based biosensors. Optical biosensors are optimal due to their ability to cater to surface modification, which then leads to the ability for selective bonding. Furthermore, with the use of GNP and the sensor's non-invasive and non-toxic method of use, high-resolution images and signals can be formed. The sensitivity and specificity of electrochemical biosensors with the conductivity of GNPs, the electrodes of this stable biosensor can detect tumour markers in the human body. Piezoelectric biosensors are mass sensitive sensors and with the use of GNP, it amplifies the changes in mass. Through this, these sensors progress to be immunosensors which determine microorganisms and macromolecular compounds. As well, this review will conclude with an outline of present and future research recommendations for real-world application of the three GNP-based biosensors discussed.
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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 | 0,000 |
| 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 ».