On-Chip Surface-Based Detection with Nanohole Arrays
Notice bibliographique
Résumé
A microfluidic device with integrated surface plasmon resonance (SPR) chemical and biological sensors based on arrays of nanoholes in gold films is demonstrated. Widespread use of SPR for surface analysis in laboratories has not translated to microfluidic analytical chip platforms, in part due to challenges associated with scaling down the optics and the surface area required for common reflection mode operation. The resonant enhancement of light transmission through subwavelength apertures in a metallic film suggests the use of nanohole arrays as miniaturized SPR-based sensing elements. The device presented here takes advantage of the unique properties of nanohole arrays: surface-based sensitivity; transmission mode operation; a relatively small footprint; and repeatability. Proof-of-concept measurements performed on-chip indicated a response to small changes in refractive index at the array surfaces. A sensitivity of 333 nm per refractive index unit was demonstrated with the integrated device. The device was also applied to detect spatial microfluidic concentration gradients and to monitor a biochemical affinity process involving the biotin-streptavidin system. Results indicate the efficacy of nanohole arrays as surface plasmon-based sensing elements in a microfluidic platform, adding unique surface-sensitive diagnostic capabilities to the existing suite of microfluidic-based analytical tools.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».