Blinking effect in quantum dots, its suppression mechanism, and applications in medical imaging and biosensing: A review
Notice bibliographique
Résumé
Semiconductor quantum dots (QDs), being an auspicious outcome of nanotechnology, have wide technological applications based on their simple synthetic procedures, tunable photoluminescent properties, and effective optical stability. However, their utilization in sensing, imaging, and optoelectronic applications is limited due to their intrinsic drawback of fluorescence intermittency, which not only hinders precise biological imaging due to challenges in tracking individual target molecules but also gives inaccurate measurements and creates complications in data analysis due to long dark (off) states that remain on the time scale of milliseconds to minutes. In order to resolve this problem, research work is being carried out on a large scale to elucidate the mechanism following blinking and approaches to suppress it. This review explicitly highlights the key mechanisms: A type (Auger), B type, near band edge carrier (C type), and D type, responsible for the blinking effect in QDs, and explores the effective methods for its suppression including shell engineering, halide vacancy filling, and passivating the surface with ligands, polymers, noble metals, and plasmonic as well as N-Type semiconductor substrates to enhance their efficiency on practical grounds. Nearly non-blinking QDs with an on-state for 99% of the time have been synthesized by shell engineering. The suppression of blinking leads to improved performance and enhanced efficiency of QD-based devices. According to the literature reports, these methodologies efficiently suppress the blinking phenomenon, even approaching near unity (≈1) photoluminescence quantum yield, which is notable. Finally, the current review discusses the advantages of blinking suppression specifically in biomedical applications such as single particle tracking, in vivo and in vitro imaging, and biosensing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».