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Maßgeschneiderte Plasmonik & MOFs: Synergie für Geruchssensoren

Tailoring Plasmonics & MOFs: Synergy for Odorant sensing

Juan Allegretto (ORCID: 0000-0002-7371-2610)
  • Grant-DOI 10.55776/ESP93
  • Förderprogramm ESPRIT
  • Status laufend
  • Projektbeginn 01.02.2023
  • Projektende 31.07.2026
  • Bewilligungssumme 294.016 €

Matching Funds - Niederösterreich

Wissenschaftsdisziplinen

Chemie (20%); Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik (20%); Nanotechnologie (10%); Werkstofftechnik (50%)

Keywords

    MOF, Films, SERS, ODORANT, PLASMONICS, SENSING

Abstract

Eine gute Tasse Kaffee ... frisch gemähter Rasen ... ein regnerischer Tag ... Einige Dinge und Situationen sind so in unserem Gedächtnis verankert, dass wir sie jederzeit lediglich anhand ihres Geruchs erkennen können. Unser Geruchssinn ist imstande eine große Anzahl an unterschiedlicher Gerüche wahrzunehmen, welche tatsächlich eine Kombination von Molekülen in unterschiedlichen aber spezifischen Proportionen darstellen. Nichtsdestotrotz ist unser Geruchssinn dem von Tieren weit unterlegen. Hunde können beispielsweise sehr geringe Veränderungen unserer Körperchemie anhand des Geruchs wahrnehmen und somit medizinische Notfälle erkennen oder der Polizei bei der Drogenfahndung zur Hand gehen. Um etwas zu riechen bedarf es eines Geruchs (die zuvor erwähnte Kombination von Molekülen); etwas das sie einfängt; und etwas das sie nachweist. Beim Menschen ist die Nase für das Einfangen der Moleküle verantwortlich, eine Reihe an Detektoren (größere Moleküle namens Proteine) analysieren diese und senden die Information dann an unser Gehirn. Das Ziel unseres Projektes liegt in der Entwicklung einer Plattform, welche ein porösen Material zum Einfangen und die sogenannte SERS Technologie zum Nachweis und zur Quantifizierung der Moleküle mithilfe von Licht verwendet. Die porösen Materialen werden als MOFs bezeichnet und bieten aufgrund ihrer großen Bandbreite an chemischen und physikalischen Eigenschaften die Möglichkeit, eine der jeweiligen Bedürfnisse entsprechende Umgebung zu generieren. Die SERS Technologie beruht wiederum auf der Umwandlung der Information der gefangenen Gerüche in ein stark verstärktes optisches Signal. Dadurch können sehr geringe Konzentrationen nachgewiesen und quantifiziert werden. Die Erweiterung der Grenzen der Geruchserkennung und die Entwicklung von besseren und leistungsfähigeren Instrumenten stellt eine spannende Herausforderung für die wissenschaftliche Gemeinschaft im Bereich der bioinspirierter Entwicklung dar. Unser Ziel besteht in der Entwicklung einer vielseitigen Plattform zur hochsensitiven Geruchserkennung. Basierend auf einer sorgfältig ausgewählten Kombination der Eigenschaften von MOFs und den Charakteristika von SERS Sensoren könnte diese Plattform zur Erweiterung der Paradigmen der Geruchserkennung beitragen.

Forschungsstätte(n)
  • Danube Private University - 100%
Nationale Projektbeteiligte
  • Jakub Dostalek, Danube Private University , Mentor:in
  • Wolfgang Knoll, Danube Private University , nationale:r Kooperationspartner:in
Internationale Projektbeteiligte
  • Omar Azzaroni, Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas - Argentinien
  • Yi Wang, Wenzhou Medical University - China
  • Marc Lamy De La Chapelle, Le Mans Université - Frankreich

Research Output

  • 67 Zitationen
  • 2 Publikationen
  • 2 Datasets & Models
  • 1 Wissenschaftliche Auszeichnungen
Publikationen
  • 2024
    Titel Unified Roadmap for ZIF-8 Nucleation and Growth: Machine Learning Analysis of Synthetic Variables and Their Impact on Particle Size and Morphology
    DOI 10.1021/acs.chemmater.4c01069
    Typ Journal Article
    Autor Allegretto J
    Journal Chemistry of Materials
    Seiten 5814-5825
    Link Publikation
  • 2024
    Titel Metal–Organic Frameworks in Surface Enhanced Raman Spectroscopy–Based Analysis of Volatile Organic Compounds
    DOI 10.1002/advs.202401437
    Typ Journal Article
    Autor Allegretto J
    Journal Advanced Science
    Seiten 2401437
    Link Publikation
Datasets & Models
  • 2024 Link
    Titel Dataset of reports about MOF-based SERS substrates since 2011 until March 2023. Structure, characteristics, analytes, and performances.
    DOI 10.5281/zenodo.10580928
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 2023 Link
    Titel Dataset of reported synthetic conditions for ZIF-8 since 2006 and final characteristics and properties of the particles obtained
    DOI 10.5281/zenodo.8153451
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
Wissenschaftliche Auszeichnungen
  • 2024
    Titel Tecnet Accent Innovation award 2024
    Typ Research prize
    Bekanntheitsgrad Regional (any country)

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