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Enregistrement W2522203036 · doi:10.1109/jstqe.2016.2611593

Detection of Small Molecules Using Long-Range Surface Plasmon Polariton Waveguides

2016· article· en· W2522203036 sur OpenAlexafffund
Oleksiy Krupin, Wei Ru Wong, Faisal Rafiq Mahamd Adikan, Pierre Berini

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Higher Education, MalaysiaUniversity of Ottawa
Mots-clésBiosensorCarbodiimideMonolayerMaterials scienceSurface plasmon polaritonNanotechnologyPolaritonSurface plasmon resonanceMoleculeOptoelectronicsSmall moleculePlasmonCovalent bondSurface plasmonChemistryNanoparticlePolymer chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An optical biosensor utilizing long-range surface plasmon-polariton waveguides is discussed. This paper first reviews the technology and its various applications such as protein sensing, cell detection, and disease diagnostics, and then presents results on the detection of small molecules using the biosensor. The surface was functionalized with 16-mercaptohexadecanoic acid and activated using carbodiimide chemistry. Covalent attachment of N-hydroxysulfosuccinimide ester (Sulfo-NHS) of molecular weight ~200 Da produced a significant response with a signal-to-noise ratio of ~81 as a result of molecular monolayer formation. Since carbodiimide chemistry is a protein coupling approach commonly used to functionalize biosensors, a calibration scheme for extracting the actual amount of attached protein based on biosensor responses to NHS is proposed.

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)0,000
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 enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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