Properties and Applications of Graphene and Its Derivatives in Biosensors for Cancer Detection: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is one of the deadliest diseases worldwide, and there is a critical need for diagnostic platforms for applications in early cancer detection. The diagnosis of cancer can be made by identifying abnormal cell characteristics such as functional changes, a number of vital proteins in the body, abnormal genetic mutations and structural changes, and so on. Identifying biomarker candidates such as DNA, RNA, mRNA, aptamers, metabolomic biomolecules, enzymes, and proteins is one of the most important challenges. In order to eliminate such challenges, emerging biomarkers can be identified by designing a suitable biosensor. One of the most powerful technologies in development is biosensor technology based on nanostructures. Recently, graphene and its derivatives have been used for diverse diagnostic and therapeutic approaches. Graphene-based biosensors have exhibited significant performance with excellent sensitivity, selectivity, stability, and a wide detection range. In this review, the principle of technology, advances, and challenges in graphene-based biosensors such as field-effect transistors (FET), fluorescence sensors, SPR biosensors, and electrochemical biosensors to detect different cancer cells is systematically discussed. Additionally, we provide an outlook on the properties, applications, and challenges of graphene and its derivatives, such as Graphene Oxide (GO), Reduced Graphene Oxide (RGO), and Graphene Quantum Dots (GQDs), in early cancer detection by nanobiosensors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».