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Enregistrement W2052089838 · doi:10.1364/ol.34.003598

Silicon photonic wire biosensor array for multiplexed real-time and label-free molecular detection

2009· article· en· W2052089838 sur OpenAlexaff
A. Densmore, M. Vachon, Dan‐Xia Xu, Siegfried Janz, R. Ma, Y.-H. Li, Gregory P. Lopinski, A. Delâge, J. Lapointe, Christian Luebbert, Q. Y. Liu, Pavel Cheben, Jens H. Schmid

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensInstitute for Biological SciencesNational Research Council CanadaSteacie Institute for Molecular SciencesInstitute for Microstructural Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosensorAnalyteMaterials scienceInterferometryMicrofluidicsSensor arrayOpticsMultiplexingChipPhotonicsWaveguideOptical powerMach–Zehnder interferometerOptical fiberOptoelectronicsNanotechnologyChemistryComputer scienceTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate a silicon photonic wire waveguide biosensor array chip for the simultaneous monitoring of different molecular binding reactions. The chip is compatible with automated commercial spotting tools and contains a monolithically integrated microfluidic channel for sample delivery. Each array sensor element is a 1.8-mm-long spiral waveguide folded within a 130 microm diameter spot and is incorporated in a balanced Mach-Zehnder interferometer with a near temperature independent response. The sensors are arranged in a 400 microm spacing grid pattern and are addressed through cascaded 1x2 optical power splitters using light from a single input fiber. We demonstrate the real-time monitoring of antibody-antigen reactions using complementary and mismatched immunoglobulin G receptor-analyte pairs and bovine serum albumin. The measured level of detection for each sensor element corresponds to a surface coverage of less than 0.3 pg/mm(2).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations203
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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