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Enregistrement W2042024782 · doi:10.1073/pnas.1017962108

High sensitivity nanoparticle detection using optical microcavities

2011· article· en· W2042024782 sur OpenAlexaff
Tao Lű, Hansuek Lee, Tong Chen, Steven Herchak, Ji-Hun Kim, Scott E. Fraser, Richard C. Flagan, Kerry J. Vahala

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterferometryNanoparticleRADIUSSensitivity (control systems)SIGNAL (programming language)Materials scienceOpticsParticle (ecology)Backscatter (email)Noise (video)OptoelectronicsMolecular physicsPhysicsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate a highly sensitive nanoparticle and virus detection method by using a thermal-stabilized reference interferometer in conjunction with an ultrahigh-Q microcavity. Sensitivity is sufficient to resolve shifts caused by binding of individual nanobeads in solution down to a record radius of 12.5 nm, a size approaching that of single protein molecules. A histogram of wavelength shift versus nanoparticle radius shows that particle size can be inferred from shift maxima. Additionally, the signal-to-noise ratio for detection of Influenza A virus is enhanced to 381 from the previously reported 31. The method does not use feedback stabilization of the probe laser. It is also observed that the conjunction of particle-induced backscatter and optical-path-induced shifts can be used to enhance detection signal-to-noise.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations308
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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