Phase and amplitude sensitivities in surface plasmon resonance bio and chemical sensing
Notice bibliographique
Résumé
We consider amplitude and phase characteristics of light reflected under the Surface Plasmon Resonance (SPR) conditions and study their sensitivities to refractive index changes associated with biological and chemical sensing. Our analysis shows that phase can provide at least two orders of magnitude better detection limit due to the following reasons: (i) Maximal phase changes occur in the very dip of the SPR curve where the vector of probing electric field is maximal, whereas maximal amplitude changes are observed on the resonance slopes: this provides a one order of magnitude larger sensitivity of phase to refractive index variations; (ii) Under a proper design of a detection scheme, phase noises can be orders of magnitude lower compared to amplitude ones, which results in a much better signal-to-noise ratio; (iii) Phase offers much better possibilities for signal averaging and filtering, as well as for image treatment. Applying a phase-sensitive SPR polarimetry scheme and using gas calibration model, we experimentally demonstrate the detection limit of 10(-8) RIU, which is about two orders of magnitude better compared to amplitude-sensitive schemes. Finally, we show how phase can be employed for filtering and treatment of images in order to improve signal-to-noise ratio even in relatively noisy detection schemes. Combining a much better physical sensitivity and a possibility of imaging and sensing in micro-arrays, phase-sensitive methodologies promise a substantial upgrade of currently available SPR technology.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».