96-Well Plasmonic Sensing with Nanohole Arrays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A multiwell plasmonic reader was designed and validated for higher throughput analysis of biological interactions with a platform of the same size as standard 96-well plates. While the plasmonic sensor can be read with standard 96-well plate readers, a custom 96-well plate reader was designed to analyze nanohole arrays at high incident angles required for higher sensitivity. Gold nanohole arrays were manufactured on a 4 in. glass wafer using a photolithographic process. In comparison to single channel measurements with nanohole arrays fabricated with nanosphere lithography, the nanohole array sensors greatly enhanced the signal-to-noise ratio of the plasmonic signal and precision of the measurements with the multiwell plate system. As proof of concept, the detection of IgG in the low nanomolar range was achieved with the multiwell plate reader. The multiwell plasmonic plate reader was also applied to the screening of several prostate specific (PSA) antibodies for secondary detection of PSA and for the analysis of an anticancer drug through a competitive assay between methotrexate (MTX) and folic acid Au nanoparticle (FaNP) for human dihydrofolate reductase (hDHFR). The multiwell plasmonic reader based on nanohole array technology offers the rapid, versatile, sensitive, and simple high throughput detection of biomolecules.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».