Compact multi-channel surface plasmon resonance sensor for real-time multi-analyte biosensing
Notice bibliographique
Résumé
A compact multi-channel surface plasmon resonance (SPR) biosensor is demonstrated based on a tablet as the measurement platform. The SPR biosensor employs a bundle of fiber-optic SPR sensors as the multiplexed sensing elements that are illuminated by a light-emitting diode (LED) plane light source and detected by a cordless camera. The multi-channel SPR biosensor was based on optical fiber components for precise, label-free and high-throughput detection without the use of complex, specialized or fragile instrumentation that would require optical calibration. The reference and control channels compensated for the fluctuation of the LED light source and the bulk refractive index, increasing the accuracy and reliability of the biosensor. The multi-channel SPR biosensor was applied for multi-analyte biosensing of immunoglobulin G (IgG) and concanavalin A (Con A). The channels functionalized with staphylococcal protein A (SPA) and ribonuclease B (RNase B) only showed relative intensity responses to their corresponding analytes. Moreover, the multi-channel SPR sensors responded to the specific detection of IgG and Con A with an approximately linear relative intensity response to the analyte concentration. Hence, multiple analytes were simultaneously and quantitatively detected with the multi-channel SPR biosensor. This compact, cost-effective multi-channel SPR biosensor is adapted for point-of-care tests, which are important in healthcare and environmental monitoring and for biomolecular interaction analysis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».