Advances in Plasmonic Photonic Crystal Fiber Biosensors: Exploring Innovative Materials for Bioimaging and Environmental Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This review paper comprehensively analyzes recent advancements in optical fiber‐based biosensors, focusing on conventional fiber and photonic crystal structures. This paper overviews the significant applications of optical fiber biosensors, including bioimaging, quality analysis, food safety, and field environment monitoring, setting the stage for subsequent discussions. The primary objective of the review is to systematically evaluate recent literature concerning optical fiber‐based biosensors, emphasizing their sensitivities and resolutions. The second section explores integrating plasmonic materials such as graphene, TDMC, germanium, black phosphorus, and silicon within optical fiber biosensors, elucidating their roles in enhancing sensitivity and resolution in biosensing applications. A detailed examination of photonic crystal fibers (PCF) follows, categorizing them into internally and externally metal film‐coated biosensors, highlighting their distinct advantages and limitations. Comparative analyses in two tables delineate the performance and sensitivity of optical fiber‐based biosensors, mainly focusing on different coating strategies. The final section of the review discusses emerging trends and applications in optical fiber biosensing technologies, underscoring their potential to transform biomedical and environmental monitoring fields. By synthesizing recent developments and challenges, this review aims to offer researchers and practitioners a comprehensive understanding of optical fiber‐based biosensors, facilitating informed decision‐making and driving further advancements in the field.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».