MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2085125539 · doi:10.1049/ip-nbt:20060012

Absorption detection of enzymatic reaction using optical microfluidics based intermittent flow microreactor system

2006· article· en· W2085125539 sur OpenAlexafffund
Arvind Chandrasekaran, Muthukumaran Packirisamy

Notice bibliographique

RevueIEE Proceedings - Nanobiotechnology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésMicroreactorMicrofluidicsBiosensorNanotechnologyMaterials scienceAbsorption (acoustics)Lab-on-a-chipHorseradish peroxidasePhotonicsChemistryOptoelectronicsCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advantages of integrating microfluidics into photonics-based biosensing for fabricating microreactor type lab-on-a-chip devices carries a lot of advantages, such as smaller sample volume handling, controlled drug delivery and high throughput diagnosis, which is useful for in situ medical diagnosis and point-of-care (POC) testing. A hybrid integrated optical microfluidic system has been developed for the study of single molecules and enzymatic reactions. The method of optical absorption has been employed for biosensing and the feasibility of absorption-based detection on the microfluidic platform has been demonstrated using horseradish peroxidase and hydrogen peroxide, as an example. The results show that the device is useful for the analysis of both the individual chemical specimen and also the study of chemical and biological reaction between two reacting species. The hybrid integration of microfluidics and optical ensembles thus forms the basis for developing the microreactor type lab-on-a-chip device, which would have several important applications in the area of nanobiotechnology.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,175 · 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.

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

Citations10
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEE Proceedings - NanobiotechnologyMême sujetMicrofluidic and Capillary Electrophoresis ApplicationsTravaux en français237 207