Woven electrochemical fabric-based test sensors (WEFTS): a new class of multiplexed electrochemical sensors
Notice bibliographique
Résumé
We present textile weaving as a new technique for the manufacture of miniature electrochemical sensors with significant advantages over current fabrication techniques. Biocompatible silk yarn is used as the material for fabrication instead of plastics and ceramics used in commercial sensors. Silk yarns are coated with conducting inks and reagents before being handloom-woven as electrodes into patches of fabric to create arrays of sensors, which are then laminated, cut and packaged into individual sensors. Unlike the conventionally used screen-printing, which results in wastage of reagents, yarn coating uses only as much reagent and ink as required. Hydrophilic and hydrophobic yarns are used for patterning so that sample flow is restricted to a small area of the sensor. This simple fluidic control is achieved with readily available materials. We have fabricated and validated individual sensors for glucose and hemoglobin and a multiplexed sensor, which can detect both analytes. Chronoamperometry and differential pulse voltammetry (DPV) were used to detect glucose and hemoglobin, respectively. Industrial quantities of these sensors can be fabricated at distributed locations in the developing world using existing skills and manufacturing facilities. We believe such sensors could find applications in the emerging area of wearable sensors for chemical testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».