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Enregistrement W2067080805 · doi:10.1039/c2lc20998e

Algal fluorescence sensor integrated into a microfluidic chip for water pollutant detection

2011· article· en· W2067080805 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSichuan University of Science and Engineering
Mots-clésFluorescencePhotodetectorMicrofluidicsOLEDMaterials scienceMetal ions in aqueous solutionOptoelectronicsChlorophyll fluorescenceChemistryNanotechnologyMetalOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the first miniaturized fluorescent sensor based on algae, with an organic light emitting diode (OLED) and an organic photodetector (OPD) integrated into a microfluidic chip. The blue emission OLED was used as the excitation source, while a blend of PTB3/PC(61)BM was used for the fabrication of the organic photodetector. Excitation and emission color filters based on acid/base dyes and a metal complex were developed and assembled with the organic optoelectronic components in order to complete the fluorescent detection system. The detection system was then integrated in a microfluidic chip made from (poly)dimethylsiloxane (PDMS). The complete sensor is designed to detect algal fluorescence in the microfluidic chamber. Algal chlorophyll fluorescence enables evaluation of the toxicity of pollutants like herbicides and metals-ions from agricultural run-offs. The entirely organic bioassay here presented allowed detection of the toxic effects of the herbicide Diuron on Chlamydomonas reinhardtii green algae that gave 50% inhibition of the algae photochemistry (EC(50)) with a concentration as low as 11 nM.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,201 · 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