Surface-Enhanced Raman Spectroscopy for the Detection of Reactive Oxygen Species
Notice bibliographique
Résumé
Reactive oxygen species (ROS) play fundamental roles in various biological and chemical processes in nature and industries, including cell signaling, disease development and aging, immune defenses, environmental remediation, pharmaceutical syntheses, metal corrosion, energy production, etc. As such, their detection is of paramount importance, but their accurate identification and quantification are technically challenging due to their transient nature with short lifetimes and low steady-state concentrations. As a highly sensitive and selective analytical technique, surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) is promising for detecting ROS in real-time, enabling in situ monitoring of ROS-involved electrochemical and biochemical events with exceptional resolution. This review provides a comprehensive analysis of the state-of-the-art in the SERS-based detection of ROS. Herein, the principles and ROS sensing mechanisms of SERS have been critically evaluated, highlighting their emerging applications in direct and indirect ROS monitoring in electrochemical and biological systems. The developments and reaction schemes of selective SERS probes for superoxide ( • O 2 – ), hydroxyl radicals ( • OH), nitric oxide ( • NO), peroxynitrite (ONOO – ), and hypochlorite (OCl – ) are presented. Finally, technical challenges and future research directions are discussed to guide the design of SERS for ROS analysis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».