Highly Sensitive Flexible SERS-Based Sensing Platform for Detection of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 continues to spread and has been declared a global emergency. Individuals with current or past infection should be identified as soon as possible to prevent the spread of disease. Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) is an analytical technique that has the potential to be used to detect viruses at the site of therapy. In this context, SERS is an exciting technique because it provides a fingerprint for any material. It has been used with many COVID-19 virus subtypes, including Deltacron and Omicron, a novel coronavirus. Moreover, flexible SERS substrates, due to their unique advantages of sensitivity and flexibility, have recently attracted growing research interest in real-world applications such as medicine. Reviewing the latest flexible SERS-substrate developments is crucial for the further development of quality detection platforms. This article discusses the ultra-responsive detection methods used by flexible SERS substrate. Multiplex assays that combine ultra-responsive detection methods with their unique biomarkers and/or biomarkers for secondary diseases triggered by the development of infection are critical, according to this study. In addition, we discuss how flexible SERS-substrate-based ultrasensitive detection methods could transform disease diagnosis, control, and surveillance in the future. This study is believed to help researchers design and manufacture flexible SERS substrates with higher performance and lower cost, and ultimately better understand practical applications.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».