Flexible Surface-Enhanced Raman Scattering Tape Based on Ag Nanostructured Substrate for On-Site Analyte Detection
Notice bibliographique
Résumé
Surface-enhanced Raman scattering (SERS) has emerged as a powerful surface analytical technique that amplifies Raman scattering signals of molecules adsorbed onto metal nanostructured surfaces. The droplet reaction method has recently been employed to fabricate large-scale microring patterns of silver (Ag) nanostructures on rigid substrates, which enables sensitive detection within the ring area. However, these rigid substrates present limitations for direct on-site detection of analyte residues on irregular sample surfaces. There is a need to develop soft and flexible SERS substrates that can intimately conform to arbitrary surfaces. In this study, we presented a SERS substrate using flexible and adhesive tape as the supporting material. This SERS tape was fabricated by repeatedly transferring presynthesized Ag nanostructures from a rigid substrate to the tape. For a model compound adenine, our SERS tape exhibited a good linear response from 5 × 10 –4 M to 5 × 10 –5 M with a low limit of detection (LOD) of 5 × 10 –7 M and displayed a SERS enhancement factor (EF) of 3.2 × 10 5 . The relative standard deviation (RSD) of SERS intensity achieved was as low as 1.93%, indicating its outstanding uniformity. The as-prepared SERS tape was used for in situ detection of pesticide residue on an apple surface and dye residue on human hair. Leveraging the large surface area of Ag nanostructure patterns from the droplet reaction, the developed SERS tape demonstrates excellent performance in terms of sensitivity and uniformity. The successful detection of analyte residues on arbitrary surfaces of apple and human hair highlights the potential of this flexible SERS tape for real-world applications across various industries for enhanced diagnostic accuracy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».