Electrochemical layer-by-layer approach to fabricate mechanically stable platinum black microelectrodes using a mussel-inspired polydopamine adhesive
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Platinum black (PtBK) has long been used for microelectrode fabrication owing to its high recording performance of neural signals. The porous structure of PtBK enlarges the surface area and lowers the impedance, which results in background noise reduction. However, the brittleness of PtBK has been a problem in practice. In this work, we report mechanically stable PtBK microelectrodes using a bioinspired adhesive film, polydopamine (pDA), while maintaining the low impedance of PtBK. APPROACH: The pDA layer was incorporated into the PtBK structure through electrochemical layer-by-layer deposition. Varying the number of layers and the order of materials, multi-layered pDA-PtBK hybrids were fabricated and the electrical properties, both impedance and charge injection limit, were evaluated. MAIN RESULTS: Multilayered pDA-PtBK hybrids had electrical impedances as low as PtBK controls and charge injection limit twice larger than controls. For the 30 min-ultrasonication agitation test, impedance levels rarely changed for some of the pDA-PtBK hybrids indicating that the pDA improved the mechanical property of the PtBK structures. The pDA-PtBK hybrid microelectrodes readily recorded neural signals of cultured hippocampal neurons, where background noise levels and signal-to-noise were 2.43 ∼ 3.23 μVrms and 28.4 ∼ 69.1, respectively. SIGNIFICANCE: The developed pDA-PtBK hybrid microelectrodes are expected to be applicable to neural sensors for neural prosthetic studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».