The Intersection of CMOS Microsystems and Upconversion Nanoparticles for Luminescence Bioimaging and Bioassays
Notice bibliographique
Résumé
Organic fluorophores and quantum dots are ubiquitous as contrast agents for bio-imaging and as labels in bioassays to enable the detection of biological targets and processes. Upconversion nanoparticles (UCNPs) offer a different set of opportunities as labels in bioassays and for bioimaging. UCNPs are excited at near-infrared (NIR) wavelengths where biological molecules are optically transparent, and their luminesce in the visible and ultraviolet (UV) wavelength range is suitable for detection using complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) technology. These nanoparticles provide multiple sharp emission bands, long lifetimes, tunable emission, high photostability, and low cytotoxicity, which render them particularly useful for bio-imaging applications and multiplexed bioassays. This paper surveys several key concepts surrounding upconversion nanoparticles and the systems that detect and process the corresponding luminescence signals. The principle of photon upconversion, tuning of emission wavelengths, UCNP bioassays, and UCNP time-resolved techniques are described. Electronic readout systems for signal detection and processing suitable for UCNP luminescence using CMOS technology are discussed. This includes recent progress in miniaturized detectors, integrated spectral sensing, and high-precision time-domain circuits. Emphasis is placed on the physical attributes of UCNPs that map strongly to the technical features that CMOS devices excel in delivering, exploring the interoperability between the two technologies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».