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Enregistrement W2994988925 · doi:10.1063/1.5129665

An apparatus based on an atomic force microscope for implementing tip-controlled local breakdown

2019· article· en· W2994988925 sur OpenAlexafffund
Thomas St-Denis, Khadija Yazda, Xavier Capaldi, José Bustamante, Mahdi Safari, Yoichi Miyahara, Y. Zhang, Peter Grütter, Walter Reisner

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityNorcada (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNanoporeMaterials scienceNanotechnologySilicon nitrideFabricationBiomoleculeDielectricMembraneSiliconAtomic force microscopyOptoelectronicsElectrolyteElectrodeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid-state nanopores are powerful tools for sensing of single biomolecules in solution. Fabrication of solid-state nanopores is still challenging, however; in particular, new methods are needed to facilitate the integration of pores with larger nanofluidic and electronic device architectures. We have developed the tip-controlled local breakdown (TCLB) approach, in which an atomic force microscope (AFM) tip is brought into contact with a silicon nitride membrane that is placed onto an electrolyte reservoir. The application of a voltage bias at the AFM tip induces a dielectric breakdown that leads to the formation of a nanopore at the tip position. In this work, we report on the details of the apparatus used to fabricate nanopores using the TCLB method, and we demonstrate the formation of nanopores with smaller, more controlled diameters using a current limiting circuit that zeroes the voltage upon pore formation. Additionally, we demonstrate the capability of TCLB to fabricate pores aligned to embedded topographical features on the membranes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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