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Enregistrement W2111415391 · doi:10.1140/epjti/s40485-014-0011-5

Characterization of a gold coated cantilever surface for biosensing applications

2015· article· en· W2111415391 sur OpenAlexafffund
Ann-Lauriene Haag, Yoshihiko Nagai, R. Bruce Lennox, Peter Grütter

Notice bibliographique

RevueEPJ Techniques and Instrumentation · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesGenome Canada
Mots-clésCantileverBiosensorNanotechnologySurface stressMaterials scienceSIGNAL (programming language)Biological systemComputer scienceBiologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,206

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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