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Enregistrement W2285078566 · doi:10.1149/ma2015-01/40/2103

Rapid Prototyping of Electrochemical DNA Detection Sensors

2015· article· en· W2285078566 sur OpenAlexaff
Stephen Woo, Christine M. Gabardo, Leyla Soleymani

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanotechnologyRapid prototypingBiosensorSubstrate (aquarium)Polymer substrateComputer scienceLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular diagnostic technologies can greatly improve the management of infectious diseases by offering reduced infection to detection window periods, rapid sample-to-answer times, and strain-specific pathogen identification1. In spite of great promise, these technologies have not made the predicted impact in resource poor regions with a high infectious disease burden. Handheld and chip-based nucleic acid detection systems are simple and inexpensive solutions that are envisioned to highly impact the diagnostic needs of these areas; however, their translation from the research lab to the marketplace has often been a lengthy process. To overcome this hurdle, we have developed a rapid prototyping method for fabricating integrated biosensing and sample preparation devices in a matter of hours. The fabrication method is focused on using multiple benchtop processes for creating hierarchical materials that are tunable in multiple lengthscales. Tunability in macroscale is achieved by using a CAD-driven craft cutter to create a shadow mask on a self-adhesive vinyl layer immobilized on a shrinkable polymer substrate. Gold thin films are deposited on the electrode by sputtering, and the gold-modified polymer substrate is heated in order to induce micro/nanostructuring on the gold substrate by shrinking the underlying substrate. For the purpose of DNA detection, these wrinkled gold electrodes are modified with a self-assembled monolayer of thiolated DNA probes, which is used for capturing specific DNA targets. In this work, we used the newly developed rapid prototyping method to create a multiplexed electrochemical DNA detection sensor. Through electrochemical measurements we demonstrated the surface area of these wrinkled electrodes to be six times larger than the surface area of planar electrodes of the same footprint. This allows more probe molecules to be immobilized on wrinkled electrodes compared to planar electrodes as indicated by fluorescence measurements. Furthermore, we combined these probe modified wrinkled electrodes with an electrocatalytic reporter system2, and successfully demonstrated that large signal changes (~100 % increase) are achieved when complementary targets are introduced, while negligible signal changes are observed in case of non-complementary targets. In addition, wrinkled electrodes transduce larger signal changes when compared to their planar electrode counterparts. In summary, we have developed a rapid prototyping method that is ideal for developing multi-scale electrodes for biosensing applications. In this work, we have demonstrated its application to electrochemical DNA sensing; however, this method can be used for creating systems that integrate sensing devices with sample preparation devices including bacterial lysis and magnetic separation 3components. (1) Gallarda, J.; Dragon, E. Blood Screening by Nucleic Acid Amplification Technology: Current Issues, Future Challenges. Mol. Diagnosis 2000, 5. (2) Lapierre, M. A.; Keefe, M. O.; Taft, B. J.; Kelley, S. O.; Merkert, E. F.; College, B.; Hill, C. Electrocatalytic Detection of Pathogenic DNA Sequences and Antibiotic Resistance Markers. 2003, 75, 6327–6333. (3) Hosseini, a.; Soleymani, L. Benchtop Fabrication of Multi-Scale Micro-Electromagnets for Capturing Magnetic Particles. Appl. Phys. Lett. 2014, 105, 074102. Figure 1

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,262
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 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
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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