What can orthogonal surface functionalizations provide to point-of-care testing? (Conference Presentation)
Notice bibliographique
Résumé
MicroAnalytical Systems (µAS) adapted to Point-of-Care Testing are expected to provide simple chemical, molecular or cellular analysis to be used directly on the field. Different formats of µAS are already classically used, from pregnancy tests to glycemia for diabetic people. Increasing µAS analytical performances involves for instance improving limits of detection, reduce time of analysis, or increase the amount of information provided per test. These improvements may be reached by using more refined technology, involving integrated technologies such as biosample processing, enzymatic reactions, fluidic circuitry and/or biosensors. However being able to fabricate and produce cheap µAS relying on miniaturized components is still a challenging goal, particularly when dealing with low concentrated species. For example, on the one hand it may be interesting to use miniaturize nanotransducers in biosensors (e.g. photonic transducer enabling both SPR and SERS thanks to nanostructuration) ; but on the other hand the transducers size reduction may prevent the targets to reach the biosensor’s active zone in a short time, because of mass transfer phenomena. Futhermore, when the sensing area is small by comparison with the other µAS zones, it targets are likely to get adsorbed on undesired surfaces. These targets are therefore lost and cannot contribute to the final, useful signal of the µAS. In these conditions the effectivity of the µAS can be questionned. Different ways are being explored to overcome such challenges, and may enable µAS for detection of low concentration targets. For instance, it is possible to perform selective chemical modifications of surfaces bearing different materials, in order to bind molecular probes only on the transducing zone, while repelling molecular targets from other material surfaces. We will show how it is possible to perform such orthogonal surfaces modifications with a submicronic spatial resolution, relying on self-assembly phenomena.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».