PDMS-Gold Nanocomposite Platforms with Enhanced Sensing Properties
Notice bibliographique
Résumé
Gold-poly(dimethyl siloxoxane) (Au-PDMS) nanocomposite films with a high elasticity were fabricated for sensing experiments. The nanocomposite was prepared by a novel in-situ method by using the ethanol solution of the chloroauric acid. The high rate of permeation of ethanol in the polymer film, compared to an aqueous solution, allows the introduction of the gold precursor into the polymer network with a higher rate and, thus the reduction reaction is accelerated. The strong hydrophobicity of the as-prepared films precludes the diffusion of aqueous solutions of biomolecules in the polymer network, essential for sensing purposes. In order to modify the morphology and the surface properties of the samples, they have been heat-treated and the polymer network has been expanded mechanically by repeated swellings and shrinkages. As a result, the free volume of the polymer is increased substantially and thus, the biosensing capability of the material is improved. The effect of gold nanoparticles on the porosity and the mechanical properties of the material has been studied. The highest value of the sensitivity (around 70 nm/RIU) has been obtained for the samples that were annealed and, subsequently swollen in toluene. Biosensing experiments involving antigen-antibody interactions showed a high sensitivity. The results of this work are relevant for sensing in a microfluidic environment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».