Effect of Nanowire Number, Diameter, and Doping Density on Nano-FET Biosensor Sensitivity
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Notice bibliographique
Résumé
Semiconductive nanowire-based biosensors are capable of label-free detection of biological molecules. Nano-FET (field-effect transistor) biosensors exhibiting high sensitivities toward proteins, nucleic acids, and viruses have been demonstrated. Rational device design methodologies, particularly those based on theoretical predictions, were reported. However, few experimental studies have investigated the effect of nanowire diameter, doping density, and number on nano-FET sensitivity. In this study, we devised a fabrication process based on parallel approaches and nanomanipulation-based post-processing for constructing nano-FET biosensor devices with carefully controlled nanowire parameters (diameter, doping density, and number). We experimentally reveal the effect of these nanowire parameters on nano-FET biosensor sensitivity. The experimental findings quantitatively demonstrate that device sensitivity decreases with increasing number of nanowires (4 and 7 nanowire devices exhibited a ∼38 and ∼82% decrease in sensitivity as compared to a single-nanowire device), larger nanowire diameters (sensors with 81-100 and 101-120 nm nanowire diameters exhibited a ∼16 and ∼37% decrease in sensitivity compared to devices with nanowire diameters of 60-80 nm), and higher nanowire doping densities (∼69% decrease in sensitivity due to an increase in nanowire doping density from 10(17) to 10(19) atoms·cm(-3)). These results provide insight into the importance of controlling nanowire properties for maximizing sensitivity and minimizing performance variation across devices when designing and manufacturing nano-FET biosensors.
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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 découle