Instrumentation for low noise nanopore-based ionic current recording under laser illumination
Notice bibliographique
Résumé
We describe a nanopore-based optofluidic instrument capable of performing low-noise ionic current recordings of individual biomolecules under laser illumination. In such systems, simultaneous optical measurements generally introduce significant parasitic noise in the electrical signal, which can severely reduce the instrument sensitivity, critically hindering the monitoring of single-molecule events in the ionic current traces. Here, we present design rules and describe simple adjustments to the experimental setup to mitigate the different noise sources encountered when integrating optical components to an electrical nanopore system. In particular, we address the contributions to the electrical noise spectra from illuminating the nanopore during ionic current recording and mitigate those effects through control of the illumination source and the use of a PDMS layer on the SiNx membrane. We demonstrate the effectiveness of our noise minimization strategies by showing the detection of DNA translocation events during membrane illumination with a signal-to-noise ratio of ∼10 at 10 kHz bandwidth. The instrumental guidelines for noise minimization that we report are applicable to a wide range of nanopore-based optofluidic systems and offer the possibility of enhancing the quality of synchronous optical and electrical signals obtained during single-molecule nanopore-based analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».