Tailoring Sol–Gel-Derived Silica Materials for Optical Biosensing
Notice bibliographique
Résumé
The last two decades have seen a revolution in the area of sol–gel-derived materials as media for the immobilization of biomolecules for biosensor fabrication. Such materials are suitable for the entrapment of a range of biomolecules, from enzymes to antibodies and even functional nucleic acids (FNA) such as aptamers and DNA enzymes. Recent progress in the development of “protein friendly” sol–gel processing methods has allowed these materials to be utilized as components of numerous biosensors, using delicate biomolecules such as luciferease and kinases, or even membrane-bound receptors as biorecognition elements. In addition, such materials have proven to be particularly versatile in the fabrication of biosensors, being amenable to methods such as dipcasting, contact printing, or even noncontact inkjet printing to form a bioselective coating on a range of substrates. In this review, we provide an overview of advances in biofriendly sol–gel processing methods developed in our research group and others, and we highlight accomplishments in the immobilization of both proteins and FNA within silica based materials. We then describe methods for interfacing biomolecule-doped materials to optical biosensors, with emphasis on fiber optic sensors, microarray-based multianalyte sensors and bioactive paper-based test strips. In each case, the material processing requirements for fabrication of different devices is emphasized. Finally, a brief perspective on potential future areas of research in the field of sol–gel based biocomposites is provided.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».