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Enregistrement W4282938773 · doi:10.1038/s41467-022-30955-8

Ultrasensitive detection of local acoustic vibrations at room temperature by plasmon-enhanced single-molecule fluorescence

2022· article· en· W4282938773 sur OpenAlexaff
Mingcai Xie, Hanyu Liu, Sushu Wan, Xuxing Lu, Daocheng Hong, Yu Du, Weiqing Yang, Zhihong Wei, Susu Fang, Chen‐Lei Tao, Dan Xu, Boyang Wang, Siyu Lu, Xue‐Jun Wu, Weigao Xu, Michel Orrit, Yuxi Tian

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPlasmonMaterials scienceDetectorVibrationAcoustic waveNanorodOptoelectronicsInterference (communication)NanometreOpticsAcousticsNanotechnologyPhysicsTelecommunicationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sensitive detection of local acoustic vibrations at the nanometer scale has promising potential applications involving miniaturized devices in many areas, such as geological exploration, military reconnaissance, and ultrasound imaging. However, sensitive detection of weak acoustic signals with high spatial resolution at room temperature has become a major challenge. Here, we report a nanometer-scale system for acoustic detection with a single molecule as a probe based on minute variations of its distance to the surface of a plasmonic gold nanorod. This system can extract the frequency and amplitude of acoustic vibrations with experimental and theoretical sensitivities of 10 pm Hz −1/2 and 10 fm Hz −1/2 , respectively. This approach provides a strategy for the optical detection of acoustic waves based on molecular spectroscopy without electromagnetic interference. Moreover, such a small nano-acoustic detector with 40-nm size can be employed to monitor acoustic vibrations or read out the quantum states of nanomechanical devices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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