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Enregistrement W2784875985 · doi:10.1039/c7lc01193h

Fluorescence in sub-10 nm channels with an optical enhancement layer

2018· article· en· W2784875985 sur OpenAlexafffund
Junjie Zhong, Soheil Talebi, Yi Xu, Yuanjie Pang, Farshid Mostowfi, David Sinton

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésFluorescenceLayer (electronics)OptoelectronicsMaterials scienceOpticsNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluorescence microscopy uniquely enables physical and biological research in micro- and nanofluidic systems. However, in channels with depths below 10 nm, the limited number of fluorophores results in fluorescence intensity below the detection limit of optical microscopes. To overcome this barrier, we applied Fabry-Pérot interference to enhance fluorescence intensity with a silicon nitride layer below the sub-10 nm channel. A silicon nitride layer of suitable thickness can selectively enhance both absorption and emission wavelengths, leading to a fluorescent signal that is enhanced 20-fold and readily imaged with traditional microscopes. To demonstrate this method, we studied the mass transport of a binary solution of ethanol and Rhodamin B in 8 nm nanochannels. The large molecular size of Rhodamin B (∼1.8 nm) relative to the channel depth results in both separation and reduced diffusivity, deviating from behavior at larger scales. This method extends the widely available suite of fluorescence analysis tools and infrastructure to unprecedented sub-10 nm scale with relevance to a wide variety of biomolecular interactions.

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)0,000
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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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