SERS-Integrated Microneedles: Bridging Nanoplasmonics and Microsampling for Advanced Bioanalysis
Notice bibliographique
Résumé
Sensitive analytical techniques capable of in situ measurements in biological tissues with high selectivity and rapid response are essential for health monitoring, disease diagnosis, agriculture management, and food safety. However, conventional biological sampling is often invasive, expensive, and inconvenient. Microneedle (MN) technology offers a noninvasive, quick, and self-administered approach for in vivo sampling of extracellular fluids that are rich in biomarkers and metabolites indicative of health status. By integrating MNs with highly sensitive surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS), the hybrid technique provides unprecedented convenience, user compliance, and analytical sensitivity for biomonitoring. The versatility of SERS-integrated MNs (SERS-MNs), along with their integration into portable, self-administered devices, makes them ideal for point-of-care testing. SERS-MNs can also be incorporated into wearable medical devices for real-time, long-term biochemical monitoring with high temporal resolution. This perspective explores the emerging applications of SERS-MNs by critically examining the key requirements in materials, structural design, and fabrication methods, while elucidating their underlying working principles. We further assess current challenges and highlight future opportunities, providing insights to advance their use in clinical diagnostics, precision agriculture, and food safety. This work offers a systematic discussion on the integration of SERS-MNs into wearable devices for long-term, real-time health monitoring, opening new possibilities to empower individuals in proactive health management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».