Characterization of a gold coated cantilever surface for biosensing applications
Notice bibliographique
Résumé
Cantilever based sensors are a promising tool for a very diverse spectrum of biological sensors. They have been used for the detection of proteins, DNA, antigens, bacteria viruses and many other biologically relevant targets. Although cantilever sensing has been described for over 20 years, there are still no viable commercial cantilever-based sensing products on the market. Several reasons can be found for this - a lack of detailed understanding of the origin of signals being an important one. As a consequence application-relevant issues such as shelf life and robust protocols distinguishing targets from false responses have received very little attention. Here, we will discuss a cantilever sensing platform combined with an electrochemical system. The detected surface stress signal is modulated by applying a square wave potential to a gold coated cantilever. The square wave potential induces adsorption and desorption onto the gold electrode surface as well as possible structural changes of the target and probe molecules on the cantilever surface resulting in a measurable surface stress change. What sets this approach apart from regular cantilever sensing is that the quantification and identification of observed signals due to target-probe interactions are not only a function of stress value (i.e. amplitude), but also of the temporal evolution of the stress response as a function of the rate and magnitude of the applied potential change, and the limits of the potential change. This paper will discuss three issues that play an important role in future successful applications of cantilever-based sensing. First, we will discuss what is required to achieve a large surface stress signal to improve sensitivity. Second, a mechanism to achieve an optimal probe density is described that improves the signal-to-noise ratio and response times of the sensor. Lastly, lifetime and long term measurements are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».