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Enregistrement W2256866663 · doi:10.1149/ma2015-02/45/1779

Developing Fully-Integrated Biosensing Systems on the Laboratory Benchtop

2015· article· en· W2256866663 sur OpenAlexaff
Leyla Soleymani, Christine M. Gabardo, Amin Hosseini, Stephen Woo, Chris Adams-McGavin, Aaron Kwong, Oriana M. Vanderfleet

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Biosensing Techniques and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosensorNanotechnologyComputer scienceMaterials sciencePoint-of-care testing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fully-integrated biosensing systems that detect the presence, absence, and quantity of biomolecules (nucleic acids and proteins) in clinical samples have a wide range of applications in clinical diagnosis of cancers, infectious diseases, and hereditary diseases. Furthermore, handheld and inexpensive biosensors that can be operated with a high degree of automation by novice users make it possible for these systems to be applied to point-of-care (POC) settings where the current state-of-the-art diagnostic tests, designed for centralized laboratories, are not applicable. In order to develop handheld, automated, and inexpensive biosensing systems applicable to the point-of-care, it is essential to combine multiple devices for sample preparation and biomolecular detection on the same platform. This requires multiple materials and structures having a wide range of properties and length-scales to be integrated on the same platform. Furthermore, translation of such multi-material systems from the laboratory to the market indicates the need for inexpensive, rapid, and scalable fabrication methods for creating tunable materials and structure. We have developed an integrated fabrication process for creating all-electrical biosensing platforms using methods available on the laboratory benchtop. In order to create electrodes that are structurally tunable from the 10 nm to the 10 mm length-scale and meet the conductivity demands of sample preparation and biosensing devices, we have combined methods including craft cutting, ink-jet printing, self-assembly, electroless deposition, and electrodeposition to deposit and pattern application-specific materials on polymer substrates. In addition, we have used shape memory polymers to further tune the properties of the patterned electrodes such as surface texture, film thickness, and conductivity. Materials characterization results obtained using techniques including scanning electron microscopy, atomic force microscopy, and four-point-probe method indicate that the fabrication method results in electrodes of the appropriate configuration (micro-coils, interdigitated electrodes, electrode arrays), surface texture (tunable from tens of nanometer to tens of microns), and conductivity (>5% of the bulk) for use in an all-electrical biosensing platform. Using the abovementioned fabrication methods, we have developed three classes of devices for bacterial lysis, magnetic manipulation of cells and biomolecules, and detection of nucleic acids. Bacterial lysis devices that include an interdigitated array of microelectrodes decorated with electrodeposited three-dimensional nano-pillars offer high efficiency lysis (> 95%) at low applied potentials (4 V). The magnetic manipulation devices containing on-polymer magnetic coils coupled with a ferromagnetic capture layer generate forces required for manipulating super-paramagnetic microbeads (1-10 pN) at low applied currents (< 50 mA). Furthermore, we have created a fully-integrated electro-fluidic device for electrochemical detection of nucleic acids. Given that all of these devices are created using the rapid, inexpensive and benchtop-based integrated fabrication process presented here, we expect this method to be applicable to the rapid prototyping and fabrication of several fully-integrated biosensing systems for POC diagnostic applications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2015
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