Advances in three dimensional metal enhanced fluorescence based biosensors using metal nanomaterial and nano‐patterned surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Metal enhanced fluorescence (MEF) is a phenomenon that increases fluorescence signal through placement of metal near a fluorophore. For biosensing applications, MEF-based biosensors are becoming increasingly popular as it enables highly sensitive detection of molecules, important for early diagnosis. The structure and size of the metal influence the optical properties through enhancing the fluorophore photostability and light absorption and emission. In recent years, many metal nanostructures have been fabricated and examined for their effectiveness in developing MEF-based biosensors. This review focuses on the latest applications of three-dimensional nanostructures and nano-patterned surfaces used to develop and improve fluorescence sensing via MEF. Current reviews mostly discussed the applications of two dimensional MEF and metal-nanoparticles-based MEF with a focus on fabrication of nanoparticles and metal substrates. In this article, we focused more on the effect of the metal nanostructure and size on MEF and then provided an in-depth summary of the performance of the state-of-the-art three dimensional MEF-based biosensors. While more work is needed to demonstrate applicability for complex samples, it is evident that with the use of metal nanoparticles and three dimensional nano-patterns, the assay sensitivity of fluorescence-based detection can be greatly improved, making it suitable for use in early disease diagnostics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».