Recent Development and Applications of Stretchable SERS Substrates
Notice bibliographique
Résumé
Surface-enhanced Raman scattering (SERS) is a cutting-edge technique for highly sensitive analysis of chemicals and molecules. Traditional SERS-active nanostructures are constructed on rigid substrates where the nanogaps providing hot-spots of Raman signals are fixed, and sample loading is unsatisfactory due to the unconformable attachment of substrates on irregular sample surfaces. A flexible SERS substrate enables conformable sample loading and, thus, highly sensitive Raman detection but still with limited detection capabilities. Stretchable SERS substrates with flexible sample loading structures and controllable hot-spot size provide a new strategy for improving the sample loading efficiency and SERS detection sensitivity. This review summarizes and discusses recent development and applications of the newly conceptual stretchable SERS substrates. A roadmap of the development of SERS substrates is reviewed, and fabrication techniques of stretchable SERS substrates are summarized, followed by an exhibition of the applications of these stretchable SERS substrates. Finally, challenges and perspectives of the stretchable SERS substrates are presented. This review provides an overview of the development of SERS substrates and sheds light on the design, fabrication, and application of stretchable SERS systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».