Highly sensitive detection of urinary protein variations using tilted fiber grating sensors with plasmonic nanocoatings
Notice bibliographique
Résumé
Surface plasmon resonance (SPR) optical fiber biosensors can be used as a cost-effective and relatively simple-to-implement alternative to well established bulky prism configurations for high sensitivity biological sample measurements. The miniaturized size and remote operation ability offer them a multitude of opportunities for single-point sensing in hard-to-reach spaces, even possibly in vivo. The biosensor configuration reported in this work uses a tilted fiber Bragg grating (TFBG) in a commercial single mode fiber coated with a nanometer scale silver film. The key point is that by reducing the silver film thickness to around 20-30 nm (rather than 50 nm for optimal SPR excitation), different modes of the TFBG spectrum present very high but opposite sensitivities to refractive index (RI) changes around the TFBG. Experimental results obtained with the coated TFBG embedded inside a microfluidic channel show an amplitude sensitivity greater than 8000 dB/RIU (Refractive Index Unit) and a limit of detection of 10(-5)RIU. Using this device, the effect of different concentrations of protein in rat urine was clearly differentiated between healthy samples, nephropatic samples and samples from individuals under treatment, with a protein concentration sensitivity of 5.5 dB/(mg/ml) and a limit of detection of 1.5 × 10(-3)mg/ml. Those results show a clear relationship between protein outflow and variations in the RI of the urine samples between 1.3400 and 1.3408, pointing the way to the evaluation and development of new drugs for nephropathy treatments. The integration of TFBGs with microfluidic channels enables precise measurement control over samples with sub-microliter volumes and does not require accurate temperature control because of the elimination of the temperature cross-sensitivity inherent in TFBG devices. Integration of the TFBG with a hypodermic needle on the other hand would allow similar measurements in vivo. The proposed optical fiber/microfluidic plasmonic biosensor represents an appealing solution for rapid, low consumption and highly sensitive detection of analytes at low concentrations in medicine as well as in chemical and environmental monitoring.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».