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Enregistrement W2084893878 · doi:10.1119/1.4870185

Dielectric resonating microspheres for biosensing: An optical approach to a biological problem

2014· article· en· W2084893878 sur OpenAlexaff
Jean-Raphaël Carrier, Maurice Boissinot, Claudine Nì. Allen

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université LavalUniversité LavalInstitut National d'Optique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologyMicrosphereMicrofluidicsBiosensorBiomoleculeDielectricComputer sciencePhysicsMaterials scienceEngineeringOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detecting and identifying biomolecules or microorganisms in aqueous solutions are often a complex task requiring precious amounts of time. Decreasing this time while reducing costs and minimizing complexity is crucial for several applications in the life sciences and other fields and is the subject of extensive work by biologists and biomedical engineers around the world. Optical sensors, more specifically dielectric microspheres, have been proposed as suitable sensors for viruses, bacteria, and other biological analytes. This paper reviews initial key publications as well as the latest progress regarding such microspheres and their potential use as biological sensors. We cover recent work on fluorescent microspheres and their integration in microfluidic devices, while addressing the limitations and practical requirements of such biodiagnostics. Our aim in this paper is to appeal to both biologists and physicists, even if new to this field. We conclude by briefly suggesting ways of integrating dielectric microspheres and biosensing into college and university courses in both physics and in biology.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,412

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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