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Enregistrement W4295560927 · doi:10.3390/bios12090743

Biomedical Applications of an Ultra-Sensitive Surface Plasmon Resonance Biosensor Based on Smart MXene Quantum Dots (SMQDs)

2022· review· en· W4295560927 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiosensors · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, Taiwan
Mots-clésBiosensorNanotechnologySurface plasmon resonanceNanomaterialsQuantum dotMaterials scienceBiomoleculeNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In today's world, the use of biosensors occupies a special place in a variety of fields such as agriculture and industry. New biosensor technologies can identify biological compounds accurately and quickly. One of these technologies is the phenomenon of surface plasmon resonance (SPR) in the development of biosensors based on their optical properties, which allow for very sensitive and specific measurements of biomolecules without time delay. Therefore, various nanomaterials have been introduced for the development of SPR biosensors to achieve a high degree of selectivity and sensitivity. The diagnosis of deadly diseases such as cancer depends on the use of nanotechnology. Smart MXene quantum dots (SMQDs), a new class of nanomaterials that are developing at a rapid pace, are perfect for the development of SPR biosensors due to their many advantageous properties. Moreover, SMQDs are two-dimensional (2D) inorganic segments with a limited number of atomic layers that exhibit excellent properties such as high conductivity, plasmonic, and optical properties. Therefore, SMQDs, with their unique properties, are promising contenders for biomedicine, including cancer diagnosis/treatment, biological sensing/imaging, antigen detection, etc. In this review, SPR biosensors based on SMQDs applied in biomedical applications are discussed. To achieve this goal, an introduction to SPR, SPR biosensors, and SMQDs (including their structure, surface functional groups, synthesis, and properties) is given first; then, the fabrication of hybrid nanoparticles (NPs) based on SMQDs and the biomedical applications of SMQDs are discussed. In the next step, SPR biosensors based on SMQDs and advanced 2D SMQDs-based nanobiosensors as ultrasensitive detection tools are presented. This review proposes the use of SMQDs for the improvement of SPR biosensors with high selectivity and sensitivity for biomedical applications.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,295 · 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