Non-spherical gold nanoparticles enhanced fluorescence of carbon dots for norovirus-like particles detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Norovirus is a common pathogen that causes foodborne outbreaks every year and the increasing number of deaths caused by it has become a substantial concern in both developed and underdeveloped countries. To date, no vaccines or drugs are able to control the outbreak, highlighting the importance of finding specific, and sensitive detection tools for the viral pathogen. Current diagnostic tests are limited to public health laboratories and/or clinical laboratories and are time-consuming. Hence, a rapid and on-site monitoring strategy for this disease is urgently needed to control, prevent and raise awareness among the general public. Results The present study focuses on a nanohybridization technique to build a higher sensitivity and faster detection response to norovirus-like particles (NLPs). Firstly, the wet chemical-based green synthesis of fluorescent carbon quantum dots and gold nanoparticles (Au NPs) has been reported. Then, a series of characterization studies were conducted on the synthesized carbon dots and Au NPs, for example, high-resolution transmission emission microscopy, fluorescence spectroscopy, fluorescence life-lime measurement, UV–visible spectroscopy, and X-ray diffraction (XRD). The fluorescence emission of the as-synthesized carbon dots and the absorption of Au NPs were located at 440 nm and 590 nm, respectively. Then, the plasmonic properties of Au NPs were utilized to enhance the fluorescence emission of carbon dots in the presence of NLPs in human serum. Here, the enhanced fluorescence response was linearly correlated up to 1 μg mL−1. A limit of detection (LOD) value was calculated to be 80.3 pg mL−1 demonstrating that the sensitivity of the proposed study is 10 times greater than that of the commercial diagnostic kits. Conclusions The proposed exciton-plasmon interaction-based NLPs-sensing strategy was highly sensitive, specific, and suitable for controlling upcoming outbreaks. Most importantly, the overall finding in the article will take the technology a step further to applicable point-of-care (POC) devices.
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.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».