Graphene-based Nanocomposites for Detection of Small Biomolecules (AA, DA, UA, and Trp)
Notice bibliographique
Résumé
Medical diagnostics have been expanded to new dimensions by graphene and its derivatives due to their unique chemical and physical characteristics, including excellent electrical and thermal conductivity, a large specific surface area, and easy biofunctionalization combined with low fabrication costs. Thereby, graphene-based materials have been widely used as a promising nanoplatform for nano-scale sensor and biosensor fabrication. Moreover, the molecular structures of graphene-based materials, especially oxygenated functional groups, facilitate their chemical functionalization and enable combining graphene-based nanoparticles with other inorganic and organic nanomaterials, biological polymers, and quantum dots to form a wide range of nanocomposites with improved sensitivity and selectivity for sensor applications. This chapter focuses on the synthesis and characterization of graphene-based nanocomposites for quantitative detection of significant small biomolecules, including uric acid (UA), ascorbic acid (AA), dopamine (DA), and tryptophan (Trp), in human metabolism. It also updates readers with recent advances and scientific progress in using graphene-based nanocomposites in sensing and biosensing applications. Finally, the future prospects of graphene-based biosensor development, along with their challenges and potential answers, are discussed.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».