All-thermoplastic nanoplasmonic microfluidic device for transmission SPR biosensing
Notice bibliographique
Résumé
Early and accurate disease diagnosis still remains a major challenge in clinical settings. Biomarkers could potentially provide useful tools for the detection and monitoring of disease progression, treatment safety and efficacy. Recent years have witnessed prodigious advancement in biosensor development with research directed towards rapid, real-time, label-free and sensitive biomarker detection. Among emerging techniques, nanoplasmonic biosensors pose tremendous potential to accelerate clinical diagnosis with real-time multiplexed analysis, rapid and miniaturized assays, low sample consumption and high sensitivity. In order to translate these technologies from the proof-of-principle concept level to point of care clinical diagnosis, integrated, portable devices having small footprint cartridges that house low-cost disposable consumables are sought. Towards this goal, we developed an all-polymeric nanoplasmonic microfluidic (NMF) transmission surface plasmon resonance (SPR) biosensor. The device was fabricated in thermoplastics using a simple, single step and cost-effective hot embossing technique amenable to mass production. The novel 3D hierarchical mold fabrication process enabled monolithic integration of blazed nanogratings within the detection chambers of a multichannel microfluidic system. Consequently, a single hard thermoplastic bottom substrate comprising plasmonic and fluidic features allowed integration of active fluidic elements, such as pneumatic valves, in the top soft thermoplastic cover, increasing device functionality. A simple and compact transmission-based optical setup was employed with multiplexed end-point or dual-channel kinetic detection capability which did not require stringent angular accuracy. The sensitivity, specificity and reproducibility of the transmission SPR biosensor was demonstrated through label-free immunodetection of soluble cell-surface glycoprotein sCD44 at clinically relevant picomolar to nanomolar concentrations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».