Quantenpunkt-Bildsensortechnologie

Vorteile:

1. Hohe Empfindlichkeit: Es kann Fluoreszenzlöschung, FRET und Änderungen elektrischer Eigenschaften mit hoher Präzision erkennen und Biomoleküle auf pikomolarer oder sogar femtomolarer Ebene erkennen, was die Frühdiagnose von Krankheiten und die Spurenstofferkennung unterstützt.

2. Großer dynamischer Erfassungsbereich: Die Lumineszenzeigenschaften lassen sich leicht regulieren und die Reaktion auf unterschiedliche Konzentrationen der Zielsubstanzen ist linear. Der Gehalt kann über einen großen Konzentrationsbereich hinweg genau bestimmt werden, wodurch die Erfassungsanforderungen für unterschiedliche Konzentrationen, beispielsweise von Umweltschadstoffen, erfüllt werden.

3. Gute Stabilität und Reproduzierbarkeit: Es verfügt über eine gute chemische und Photostabilität, wird weniger von Umweltfaktoren beeinflusst, hat einen kontrollierbaren Herstellungsprozess, eine ähnliche Leistung zwischen den Chargen und eine hohe Zuverlässigkeit.

4. Bequeme Funktionalisierung und Integration: Die Oberfläche lässt sich leicht modifizieren, kann Zielsubstanzen spezifisch erkennen und mit einer Vielzahl von Materialien und Geräten zu kleinen, multifunktionalen Sensorsystemen integriert werden, die sich für eine schnelle Erkennung vor Ort und Hochdurchsatzanalyse eignen.

Nachteile:

1. Herstellungskosten und Qualitätskonsistenz: Die Herstellungstechnologie ist komplex und kostspielig, was groß angelegte Anwendungen einschränkt. Es gibt Unterschiede in der Größe und Leistung der Quantenpunkte, was sich auf die Stabilität und Zuverlässigkeit der Sensorleistung auswirkt. Daher ist es notwendig, den Prozess zu optimieren und die Qualitätskontrolle zu verbessern.

2. Die biologische Sicherheit ist fraglich: Ein Nanomaterial, seine biologische Toxizität und seine Auswirkungen auf die Umwelt sind unzureichend untersucht, und es kann physiologische Prozesse in vivo beeinträchtigen. Bei der Anwendung ist eine Sicherheitsbewertung erforderlich.

3. Herausforderungen bei der Technologieintegration: Bei der Integration mit anderen Technologien treten Kompatibilitätsprobleme auf, beispielsweise bei der Integration mit vorhandenen Geräten und Systemen. Es gibt Probleme bei der Zuordnung, Datenübertragung und Verarbeitungskoordination, und es ist notwendig, kompatible Schnittstellen und Integrationstechnologien zu entwickeln.

Leistungsoptimierung:

1. Verbessern Sie Empfindlichkeit und Selektivität: Entwerfen Sie effiziente Quantenpunktstrukturen, optimieren Sie Strategien zur Oberflächenmodifizierung, verbessern Sie die Spezifität der Interaktion mit Zielsubstanzen, entwickeln Sie neue Verbundwerkstoffe und erreichen Sie die gleichzeitige hochempfindliche Erkennung mehrerer Zielsubstanzen in komplexen Proben.

2. Erweitern Sie den Erfassungsbereich: Erkunden Sie die Anwendung bei der Erkennung von Schadstoffen, seltenen Biomarkern und anderen Bereichen und erweitern Sie den Erfassungsbereich von allgemeinen Parametern auf komplexe biologische und Umweltindikatoren.

Anwendungserweiterung:

1. Umfassende Anwendung in der Biomedizin: Die Krankheitsdiagnose entwickelt sich in Richtung Frühwarnung, präzise Diagnose und personalisierte Behandlung, kombiniert mit künstlicher Intelligenz und Big Data, um Screening, Klassifizierung und Prognosebewertung von Krankheiten zu erreichen; in der Arzneimittelentwicklung, Echtzeitüberwachung des Arzneimittelstoffwechsels in vivo und Optimierung von Design und Verabreichung.

2. Internet der Dinge und intelligente Sensorik: Weit verbreitet im Smart Home, in Smart Cities und anderen Bereichen, Echtzeitüberwachung von Umgebungsparametern, Gerätestatus, intelligente Steuerung, wie z. B. Überwachung des Innenraumklimas in intelligenten Gebäuden, und automatische Anpassung des Systems.

Integration mit Nano: Entwickeln Sie neue Strukturen wie Quantenpunkt-Nanodrähte, Nanoarrays usw. und nutzen Sie Nanotechnologie, um eine präzise Montage und Integration zu erreichen und leistungsstarke Nanosensorsysteme zu bauen.

Integration mit künstlicher Intelligenz: Verwenden Sie Algorithmen der künstlichen Intelligenz für eine gründliche Analyse Sensor Daten, erreichen eine intelligente Interpretation der Erkennungsergebnisse, eine Fehlerdiagnose und optimieren das Sensordesign und die Erkennungsprozesse durch maschinelles Lernen und verbessern die Intelligenz und Erkennungseffizienz.