Inkjet-printed paper-based surface enhanced Raman scattering (SERS) sensors for the detection of narcotics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent advances in inkjet-printing of advanced materials have provided a versatile platform for the rapid development and prototyping of sensor devices. We have recently demonstrated inkjet-printed surface enhanced Raman scattering (SERS) sensors on flexible substrates for the detection of variety of small molecules [Tay et al. in Front Chem 9:680556 (2021); Tay et al. in J Raman Spectrosc 52:563 (2020)]. These flexible SERS sensors have many advantages for performing point-of-sampling testing, among them liquid or aerosol filtration and swabbing capabilities. These simple sampling and separation features make these inkjet-printed paper-based sensors ideal for field applications. SERS detection of molecules with poor binding affinity towards the plasmonic surfaces of the sensors tends to be inefficient. A surface functionalization approach has been applied to SERS sensors to improve the molecule affinity and hence their detection sensitivity. In this paper, we investigate the optimization of SERS sensor fabrication to achieve optimal performance. Three performance criteria: diffuse reflectance, SERS background intensity from the as-printed blank sensors and SERS performance of sensors exposed to the benzenethiol reporter molecule, are characterized carefully to derive the optimal inkjet-printing conditions for producing the best performing SERS sensors. Additionally, we demonstrate the use of a simple potassium iodide functionalization scheme to improve the detection sensitivity for narcotics such as fentanyl by two orders of magnitude. Graphical abstract
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».