Recent Advances in Inflammatory Diagnosis with Graphene Quantum Dots Enhanced SERS Detection
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory diseases are some of the most common diseases in different parts of the world. So far, most attention has been paid to the role of environmental factors in the inflammatory process. The diagnosis of inflammatory changes is an important goal for the timely diagnosis and treatment of various metastatic, autoimmune, and infectious diseases. Graphene quantum dots (GQDs) can be used for the diagnosis of inflammation due to their excellent properties, such as high biocompatibility, low toxicity, high stability, and specific surface area. Additionally, surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) allows the very sensitive structural detection of analytes at low concentrations by amplifying electromagnetic fields generated by the excitation of localized surface plasmons. In recent years, the use of graphene quantum dots amplified by SERS has increased for the diagnosis of inflammation. The known advantages of graphene quantum dots SERS include non-destructive analysis methods, sensitivity and specificity, and the generation of narrow spectral bands characteristic of the molecular components present, which have led to their increased application. In this article, we review recent advances in the diagnosis of inflammation using graphene quantum dots and their improved detection of SERS. In this review study, the graphene quantum dots synthesis method, bioactivation method, inflammatory biomarkers, plasma synthesis of GQDs and SERS GQD are investigated. Finally, the detection mechanisms of SERS and the detection of inflammation are presented.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».