Selective<i>in situ</i>potential-assisted SAM formation on multi electrode arrays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The selective modification of individual components in a biosensor array is challenging. To address this challenge, we present a generalizable approach to selectively modify and characterize individual gold surfaces in an array, in an in situ manner. This is achieved by taking advantage of the potential dependent adsorption/desorption of surface-modified organic molecules. Control of the applied potential of the individual sensors in an array where each acts as a working electrode provides differential derivatization of the sensor surfaces. To demonstrate this concept, two different self-assembled monolayer (SAM)-forming electrochemically addressable ω -ferrocenyl alkanethiols (C 11 ) are chemisorbed onto independent but spatially adjacent gold electrodes. The ferrocene alkanethiol does not chemisorb onto the surface when the applied potential is cathodic relative to the adsorption potential and the electrode remains underivatized. However, applying potentials that are modestly positive relative to the adsorption potential leads to extensive coverage within 10 min. The resulting SAM remains in a stable state while held at potentials <200 mV above the adsorption potential. In this state, the chemisorbed SAM does not significantly desorb nor do new ferrocenylalkythiols adsorb. Using three set applied potentials provides for controlled submonolayer alkylthiol marker coverage of each independent gold electrode. These three applied potentials are dependent upon the specifics of the respective adsorbate. Characterization of the ferrocene-modified electrodes via cyclic voltammetry demonstrates that each specific ferrocene marker is exclusively adsorbed to the desired target electrode.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».