A primary SERS-active interconnected Si-nanocore network for biomolecule detection with plasmonic nanosatellites as a secondary boosting mechanism
Notice bibliographique
Résumé
<p>We report in this study, the development of a polymorphic biosensitive Si nanocore superstructure as a SERS biosensing platform. The polymorphic Si nanostructure in this study is created through ultrafast pulse laser ion-plume (UPLIP) formation and we observe enhanced detection of L-glutathione (GSH). The distinctive polymorphic nanomaterial chemistry of the interconnected network of Si nanocores and the nanonetwork architecture of this nanostructure act as a primary enhancement booster (EF similar to 6 x 10(3)). With the addition of Au/AuPd nanosatellites onto the surface of the polymorphic Si nanocore structure, a significant secondary boost in GSH enhancement is observed (EF similar to 1 x 10(5)). The addition of noble metal nanostructures results in multi-source SERS enhancement that combines linked resonance enhancement and SPR mechanisms that both contribute to the detection and boosting of the biomolecule analyte signal. With this polymorphic Si primary booster and noble metal nanosatellite secondary booster, we have demonstrated the viability of Si nanostructures for SERS biosensing applications.</p> <p> </p>
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».