Plasmonic Biosensors for Health Monitoring: Inflammation Biomarker Detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Surface plasmon resonance (SPR) and localized SPR (LSPR) biosensors have emerged as viable technologies in the clinical detection of biomarkers for a wide array of health conditions. The success of SPR biosensors lies in their ability to monitor in real-time label-free biomarkers in complex biofluids. Recent breakthroughs in nanotechnology and surface chemistry have significantly improved this feature, notably from the incorporation of advanced nanomaterials including gold nanoparticles, graphene, and carbon nanotubes providing better SPR sensor performance in terms of detection limits, stability, and specificity. Recent progress in microfluidic integration has enabled SPR biosensors to detect multiple biomarkers simultaneously in complex biological samples. Taken together, these advances are closing the gap for their use in clinical diagnostics and point-of-care (POC) applications. While broadly applicable, the latest advancements in plasmonic biosensing are overviewed using inflammation biomarkers C-reactive protein (CRP), interleukins (ILs), tumor necrosis factor-α (TNF-α), procalcitonin (PCT), ferritin, and fibrinogen for a series of conditions, including cardiovascular diseases, autoimmune disorders, infections, and sepsis, as a key example of plasmonic biosensors for clinical applications. We highlight developments in sensor design, nanomaterial integration, surface functionalization, and multiplexing and provide a look forward to clinical applications by assessing the current limitations and exploring future directions for translating SPR biosensors for diagnostics and health monitoring. By enhancement of diagnostic accuracy, reproducibility, and accessibility, particularly in POC settings, SPR biosensors have the potential to significantly contribute to personalized healthcare and bring real-time, high-precision diagnostics to the forefront of clinical practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle