Hollow core photonic crystal fiber as a robust Raman biosensor
Notice bibliographique
Résumé
The present work demonstrates the integration of hollow core photonic crystal fibers (HC-PCF), microfluidics, and statistical analysis for monitoring biomolecules using Raman spectroscopy. HC-PCF as a signal enhancer has been proven by many researchers. However, there have been challenges in using HC-PCF for practical applications due to limitations such as coupling, stability, evaporation, clogging, consistent filling, and reusing the same fiber. This limited the potential of HC-PCF to detect low concentrations of liquid samples, which is why HC-PCF still hasn’t transcended the lab barriers. The current device is based on an H-design lay-out which uses the pressure difference between the two ends of the fiber for filling and flushing the liquid samples. This mitigated several issues related to device performance by allowing us to fill the fiber with liquid samples consistently, rapidly and reproducibly. The resulting Raman signals were significantly more stable as various concentrations of ethanol in water were sequentially introduced into the fiber. The scheme also allowed us to overcome the barrier of predicting low concentrations by applying Partial Least Square (PLS) technique which was done for the first time using HC-PCF. Thus, the present scheme paves path for the inclusion of HC-PCF in the main stream point-of-care technology.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».