Dielectrophoretic cell trapping for improved surface plasmon resonance imaging sensing
Notice bibliographique
Résumé
The performance of conventional surface plasmon resonance (SPR) biosensors can be limited by the diffusion of the target analyte to the sensor surface. This work presents an SPR biosensor that incorporates an active mass-transport mechanism based on dielectrophoresis and electroosmotic flow to enhance analyte transport to the sensor surface and reduce the time required for detection. Both these phenomena rely on the generation of AC electric fields that can be tailored by shaping the electrodes that also serve as the SPR sensing areas. Numerical simulations of electric field distribution and microparticle trajectories were performed to choose an optimal electrode design. The proposed design improves on previous work combining SPR with DEP by using face-to-face electrodes, rather than a planar interdigitated design. Two different top-bottom electrode designs were experimentally tested to concentrate firstly latex beads and secondly biological cells onto the SPR sensing area. SPR measurements were then performed by varying the target concentrations. The electrohydrodynamic flow enabled efficient concentration of small objects (3 μm beads, yeasts) onto the SPR sensing area, which resulted in an order of magnitude increased SPR response. Negative dielectrophoresis was also used to concentrate HEK293 cells onto the metal electrodes surrounded by insulating areas, where the SPR response was improved by one order of magnitude.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».