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Enregistrement W1523694814 · doi:10.5772/19898

Enhancing the Performance of Surface-based Biosensors by AC Electrokinetic Effects - a Review

2011· review· en· W1523694814 sur OpenAlexaff
Protiva Rani, Matthew R. Tomkins, Aristides Docoslis

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2011
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrokinetic phenomenaBiosensorNanotechnologySurface (topology)Materials scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Miniaturized surface based biosensors are a cost effective and portable means for the sensing of biologically active compounds.With advents in micro-and nanotechnology, the design of surface based biosensors can be adapted for various detection goals and for integration with multiple detection techniques.In particular, the issue of pathogen detection is an important challenge with applications in defence, health care, food safety, diagnostics and clinical research.The research of micro-fluidic analytical systems, such as surface based biosensors or "lab-on-a-chip" designs, have gained increasing popularity, not only due to the enhancement of the analytical performance, but also due to their reduced size, decreased consumption of reagents and the ability to integrate multiple technologies within a single device.Although conventional pathogen detection methods are well established, they are greatly restricted by the assay time.For pathogens that typically occur at low concentrations, the mass transfer required for detection is diffusion limited and incubation is often needed in order to enhance the concentration of the target analyte.AC electrokinetic effects provide a means for biosensors to detect pathogens quickly and at lower concentrations, thus overcoming these bottlenecks. Overview of AC electrokinetic phenomenaAC electrokinetics deals with the movement of a particle and/or the fluid by means of an AC electric field and has received considerable attention for improving the capture of analytes.An example of an AC electrokinetic force is dielectrophoresis (DEP) where a nonuniform electric field acts on an uncharged particle.When acting on a fluid, AC electrokinetic forces can induce AC electroosmosis and AC electrothermal effects.These forces can create non-uniform streamlines to convex and mix (Li, 2004), or even to separate a mixture of particle sizes (Green & Morgan, 1998) .Most bioparticles, such as cells and viruses, behave as dielectrically polarized particles in the presence of an external field.Using AC electric fields for particle manipulation offers several advantages, such as allowing operation at low voltages, which is important for portable devices and minimizing electrolysis and chemical reactions.The following will provide a brief overview of AC electrokinetic forces with applications for use in biosensors, as comprehensive reviews of AC electrokinetic forces in general are available elsewhere (Ramos et al., 1998). www.intechopen.com Biosensors -Emerging Materials and Applications 244DEP is a force acting on the induced dipole of a polarizable particle in a suspending fluid in the presence of a non-uniform electric field (Pohl, 1951).It was first defined by Pohl in 1951, and was used to remove suspended particles from a polymer solution.Pethig & Markx (1997) provides a review of applied DEP in the field of biotechnology.In brief, if a particle, such as a bacterium or virus, is more polarizable than the surrounding medium, the particle undergoes positive DEP (pDEP) and tends towards areas of high electric field strength (Fig 1a-Left).If a particle is less polarizable than the surrounding medium, it undergoes negative DEP (nDEP) and tends towards areas of electric field minima (Fig 1a-Right).www.intechopen.comEnhancing the Performance of Surface-based Biosensors by AC Electrokinetic Effects -a Review 245

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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