The role of nanodimensions in enhancing electrochemical sensing: A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
Catalytic sensing of molecular biomarkers has become increasingly important in health monitoring and point-of-care diagnostics due to their promising properties. To develop technology for catalytic sensing of molecular biomarkers, financial and environmental sustainability must be considered. Small-molecule biomarkers play a crucial role in numerous physiological processes and are commonly utilized for disease detection by monitoring cell signaling, bioprocesses, cell viability, metabolomics, and pharmacokinetics. Nanostructured materials with varied dimensions have been extensively utilized in molecular sensing, capitalizing on their enhanced electrocatalytic activities. As a result of significant advancements in materials and fabrication technologies, novel nanostructured platforms have been developed in various shapes to accommodate various analytes of interest. The nanostructured platforms can be divided into four main categories based on their dimensionality, including nanoparticles or zero-dimensional (0D), one-dimensional (1D), two-dimensional (2D), and three-dimensional (3D) nanomaterials. Each category of nanomaterials has demonstrated numerous advantages for electrocatalytic sensing due to their extraordinary surface-to-volume ratio and fast electron-hole transfer routes. Still, the existing disadvantages, such as their volatility to chemicals and wetness, hinder their widespread applications in sensing. Despite their advantages, challenges such as susceptibility to chemicals and wetness hinder their widespread use in sensing applications. Recently, the integration of multiscale nanocompositions, particularly 2D functional materials, has drawn attention for enhancing electrocatalytic activity. Our innovative outlook in this review involves integrating multiscale nano compositions, particularly 2D functional materials and fractal nanostructures, to enhance catalytic and electrocatalytic activities. These advancements will drive significant progress in the field of biosensing, offering new solutions for complex diagnostic challenges.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| 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 ».