Towards Point-of-Care Single Biomolecule Detection Using Next Generation Portable Nanoplasmonic Biosensors: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few years, nanoplasmonic biosensors have gained widespread interest for early diagnosis of diseases thanks to their simple design, low detection limit down to the biomolecule level, high sensitivity to even small molecules, cost-effectiveness, and potential for miniaturization, to name but a few benefits. These intrinsic natures of the technology make it the perfect solution for compact and portable designs that combine sampling, analysis, and measurement into a miniaturized chip. This review summarizes applications, theoretical modeling, and research on portable nanoplasmonic biosensor designs. In order to develop portable designs, three basic components have been miniaturized: light sources, plasmonic chips, and photodetectors. There are five types of portable designs: portable SPR, miniaturized components, flexible, wearable SERS-based, and microfluidic. The latter design also reduces diffusion times and allows small amounts of samples to be delivered near plasmonic chips. The properties of nanomaterials and nanostructures are also discussed, which have improved biosensor performance metrics. Researchers have also made progress in improving the reproducibility of these biosensors, which is a major obstacle to their commercialization. Furthermore, future trends will focus on enhancing performance metrics, optimizing biorecognition, addressing practical constraints, considering surface chemistry, and employing emerging technologies. In the foreseeable future, these trends will be merged to result in portable nanoplasmonic biosensors offering detection of even a single biomolecule.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».