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【2h】

Mathematical Model for Biomolecular Quantification Using Large-Area Surface-Enhanced Raman Spectroscopy Mapping

机译：使用大面积表面增强拉曼光谱图进行生物分子定量分析的数学模型

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摘要

Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) based on nanostructured platforms is a promising technique for quantitative and highly sensitive detection of biomolecules in the field of analytical biochemistry. Here, we report a mathematical model to predict experimental SERS signal (or hotspot) intensity distributions of target molecules on receptor-functionalized nanopillar substrates for biomolecular quantification. We demonstrate that by utilizing only a small set of empirically determined parameters, our general theoretical framework agrees with the experimental data particularly well in the picomolar concentration regimes. This developed model may be generally used for biomolecular quantification using Raman mapping on SERS substrates with planar geometries, in which the hotspots are approximated as electromagnetic enhancement fields generated by closely spaced dimers. Lastly, we also show that the detection limit of a specific target molecule, TAMRA-labeled vasopressin, approaches the single molecule level, thus opening up an exciting new chapter in the field of SERS quantification.
机译：基于纳米结构平台的表面增强拉曼光谱（SERS）是用于分析生物化学领域中生物分子的定量和高灵敏度检测的有前途的技术。在这里，我们报告一个数学模型，以预测受体分子官能化的纳米柱基质上目标分子的实验SERS信号（或热点）强度分布，以进行生物分子定量。我们证明，通过仅使用少量由经验确定的参数，我们的一般理论框架与实验数据相符，尤其是在皮摩尔浓度范围内。这种发达的模型通常可用于在具有平面几何形状的SERS基底上使用拉曼映射进行生物分子定量，其中热点近似为由紧密间隔的二聚体产生的电磁增强场。最后，我们还表明，特定目标分子（TAMRA标记的加压素）的检出限接近单分子水平，从而为SERS定量领域开辟了令人振奋的新篇章。

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