Nanomaterial‐Based Optical Biosensors for SARS‐CoV‐2 Detection: A Retrospective of the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract From 2020 to 2023, the spread of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS‐CoV‐2) caused a global health crisis, as millions of people worldwide contracted the coronavirus disease of 2019 (COVID‐19). Conventional diagnostic techniques, such as reverse transcription‐quantitative polymerase chain reaction (RT‐PCR), struggled to meet increasing testing needs required for a pandemic owing to significant downsides hindering their large‐scale use. In efforts to curb the effects of the pandemic and to meet the increasing demand for fast and accurate point‐of‐care (POC) testing, scientists and industries alike raced to engineer new diagnosis methods and adapt previously developed ones. Now that the COVID‐19 pandemic has passed, the present review aims to provide the reader with an overview of recent advances in biosensing resulting from these efforts and to offer insight for future pandemics. This review focuses on nanomaterial‐based optical biosensors, which are central to multiple emerging diagnostic tools. It covers techniques such as lateral flow immunoassays (LFIA), plasmonic biosensors based on surface plasmon resonance (SPR) and localized SPR (LSPR), surface‐enhanced Raman spectroscopy (SERS), and surface‐enhanced fluorescence (SEF). LFIAs played an important role in the COVID‐19 pandemic and will continue to shape biosensing in future pandemics, while other techniques are yet to reach commercialization despite recent strides.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».