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Enregistrement W2152429996 · doi:10.3390/s150820511

Considerations on Circuit Design and Data Acquisition of a Portable Surface Plasmon Resonance Biosensing System

2015· article· en· W2152429996 sur OpenAlexaff
Keke Chang, Ruipeng Chen, Shun Wang, Jianwei Li, Xinran Hu, Hao Liang, Baiqiong Cao, Xiaohui Sun, Liuzheng Ma, Juanhua Zhu, Min Jiang, Jiandong Hu

Notice bibliographique

RevueSensors · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcGill UniversitySte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Wheat and Maize Crop ScienceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiosensorSurface plasmon resonanceRefractive indexAmplifierMaterials scienceSensitivity (control systems)SIGNAL (programming language)Data acquisitionOptoelectronicsComputer scienceElectronic engineeringNanotechnologyCMOSEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to develop a circuit for an inexpensive portable biosensing system based on surface plasmon resonance spectroscopy. This portable biosensing system designed for field use is characterized by a special structure which consists of a microfluidic cell incorporating a right angle prism functionalized with a biomolecular identification membrane, a laser line generator and a data acquisition circuit board. The data structure, data memory capacity and a line charge-coupled device (CCD) array with a driving circuit for collecting the photoelectric signals are intensively focused on and the high performance analog-to-digital (A/D) converter is comprehensively evaluated. The interface circuit and the photoelectric signal amplifier circuit are first studied to obtain the weak signals from the line CCD array in this experiment. Quantitative measurements for validating the sensitivity of the biosensing system were implemented using ethanol solutions of various concentrations indicated by volume fractions of 5%, 8%, 15%, 20%, 25%, and 30%, respectively, without a biomembrane immobilized on the surface of the SPR sensor. The experiments demonstrated that it is possible to detect a change in the refractive index of an ethanol solution with a sensitivity of 4.99838 × 10(5) ΔRU/RI in terms of the changes in delta response unit with refractive index using this SPR biosensing system, whereby the theoretical limit of detection of 3.3537 × 10(-5) refractive index unit (RIU) and a high linearity at the correlation coefficient of 0.98065. The results obtained from a series of tests confirmed the practicality of this cost-effective portable SPR biosensing system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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