Construction of High-Active SERS Cavities in a TiO2 Nanochannels-Based Membrane: A Selective Device for Identifying Volatile Aldehyde Biomarkers

拉曼散射 分析物 拉曼光谱 纳米技术 基质(水族馆) 表面增强拉曼光谱 胶体金 材料科学 分子 纳米颗粒 气体分析呼吸 化学 色谱法 有机化学 物理 地质学 光学 海洋学 生物化学
作者
Jing Xu,Ying Xu,Junhan Li,Junjian Zhao,Xiaoxia Jian,Jingwen Xu,Zhida Gao,Yan‐Yan Song
出处
期刊:ACS Sensors [American Chemical Society]
卷期号:8 (9): 3487-3497 被引量:13
标识
DOI:10.1021/acssensors.3c01061
摘要

The accurate, sensitive, and selective on-site screening of volatile aldehyde biomarkers for lung cancer is of utmost significance for preclinical cancer diagnosis and treatment. Applying surface-enhanced Raman scattering (SERS) for gas sensing remains difficult due to the small Raman cross section of most gaseous molecules and interference from other components in exhaled breath. Using an Au asymmetrically coated TiO2 nanochannel membrane (Au/TiO2 NM) as the substrate, a ZIF-8-covered Au/TiO2 NM SERS sensing substrate is designed for the detection of exhaled volatile organic compounds (VOCs). Au/TiO2 NM provides uniformly amplified Raman signals for trace measurements in this design. Importantly, the interfacial nanocavities between Au nanoparticles (NPs) and metal-organic frameworks (MOFs) served as gaseous confinement cavities, which is the key to enhancing the capture and adsorption ability toward gaseous analytes. Both ends of the membrane are left open, allowing gas molecules to pass through. This facilitates the diffusion of gaseous molecules and efficient capture of the target analyte. Using benzaldehyde as a typical gas marker model of lung cancer, the Schiff base reaction with a Raman-active probe molecule 4-aminothiophene (4-ATP) pregrafted on Au NPs enabled trace and multicomponent detection. Moreover, the combination of machine learning (ML) and Raman spectroscopy eliminates subjective assessments of gaseous aldehyde species with the use of a single feature peak, allowing for more accurate identification. This membrane sensing device offers a promising design for the development of a desktop SERS analysis system for lung cancer point-of-care testing (POCT).
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
cis2014发布了新的文献求助10
刚刚
HLT完成签到 ,获得积分10
7秒前
厘米完成签到 ,获得积分10
10秒前
朴实初夏完成签到 ,获得积分10
20秒前
lilylwy完成签到 ,获得积分0
25秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
peiter发布了新的文献求助10
27秒前
春天的粥完成签到 ,获得积分10
38秒前
怡然小蚂蚁完成签到 ,获得积分10
39秒前
石石刘完成签到 ,获得积分10
44秒前
CXS完成签到,获得积分10
45秒前
eternal_dreams完成签到 ,获得积分10
46秒前
nuliguan完成签到 ,获得积分10
49秒前
小北完成签到 ,获得积分10
50秒前
科目三应助猪猪hero采纳,获得10
1分钟前
Jeffery426发布了新的文献求助10
1分钟前
时代更迭完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
luoyukejing完成签到,获得积分10
1分钟前
幽默艳发布了新的文献求助10
1分钟前
罗添龙发布了新的文献求助10
1分钟前
W~舞发布了新的文献求助10
1分钟前
唯梦完成签到 ,获得积分10
1分钟前
优雅莞完成签到,获得积分10
1分钟前
SciGPT应助ly采纳,获得10
1分钟前
我是老大应助罗添龙采纳,获得10
1分钟前
harry2021完成签到,获得积分10
1分钟前
天水张家辉完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
烟火会翻滚完成签到,获得积分10
1分钟前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
ly发布了新的文献求助10
1分钟前
dldldl完成签到,获得积分10
1分钟前
adazbq完成签到 ,获得积分0
1分钟前
1分钟前
喻雷发布了新的文献求助50
2分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Social Research Methods (4th Edition) by Maggie Walter (2019) 2390
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
北师大毕业论文 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 390
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 360
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4008738
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3548380
关于积分的说明 11298823
捐赠科研通 3283051
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1810290
邀请新用户注册赠送积分活动 885976
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 811218