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Enregistrement W3024430631 · doi:10.1149/ma2020-016649mtgabs

Characterizing the Interactions of DNA Oligomers with Graphene Field-Effect Transistors

2020· article· en· W3024430631 sur OpenAlexaff
Madline Sauvage, Claudia M. Bazán, Amira Bencherif, Delphine Bouilly

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneBiosensorMaterials scienceField-effect transistorNanotechnologyMonolayerBiomoleculeOptoelectronicsTransistorSubstrate (aquarium)Voltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Graphene field-effect transistors (G-FETs) constitute an emerging platform for biosensing applications. Indeed, graphene is an ideal material for the detection of biomolecules: every atom of its monolayer structure is in contact with its environment, resulting in an electrical conductivity that is highly responsive to local electrostatic fluctuations from adjacent molecules. For genomic applications, most detection methods use DNA probe sequences bound to the graphene surface, in order to capture a specific target DNA sequence and detect the corresponding change in the electrical response of the sensor1 - 2. However, the effect of interactions between DNA and graphene on the electrical conductance is still not fully understood. Here, we investigate specifically the adsorption of short DNA oligomers on graphene field-effect transistors, in order to model and control the effect of such interactions in biosensing applications with G-FETs. Methods and Results: First, we fabricated G-FET sensors as follow3: Using photolithography techniques, an array of source and drain electrodes were patterned in gold on a Si wafer with a SiO2 insulator layer, as well as a common on-chip gate electrode in platinum. High-quality monolayer CVD-grown graphene was transferred onto the substrate and then etched to create 6 x 4 µm ribbons between each source-drain pair. Transfer curves (Isd vs. Vg) performed in saline buffer solution revealed a conductance minimum at the charge neutrality point of the graphene. Devices were then exposed to solutions of DNA, consisting in 22-single-stranded nucleotides (ssDNA) or double-stranded nucleotides (dsDNA) DNA oligomers diluted in 0,01X PBS buffer. Selected G-FET devices were exposed to different ssDNA concentrations during 15 min, followed by washing steps with 0,01X PBS. Electrical curves were recorded before, during and after each DNA exposure. In this presentation, we will present results showing that ssDNA exposure causes a left-shift of the charge neutrality point above a concentration threshold, and that this shift is proportional to ssDNA concentration. In addition, non-covalent adsorption of ssDNA on graphene appears to be reversible upon washing. Finally, we will discuss differences between the adsorption of dsDNA and ssDNA. Conclusion and Relevance: Our results suggest that unspecific DNA adsorption on graphene can lead to a G-FET response, which needs to be modeled, compensated and /or passivated in biosensing experiments, especially in order to achieve low detection limits for target sequences in complex biological media. References: 1. Hwang MT, Landon PB, Lee J, et al. Highly specific SNP detection using 2D graphene electronics and DNA strand displacement. Proc Natl Acad Sci. 2016;113(26):7088-7093. doi:10.1073/pnas.1603753113 2. Cai B, Wang S, Huang L, Ning Y, Zhang Z, Zhang G. Ultrasensitive Label-Free Detection of PNA À DNA Hybridization by Reduced Graphene Oxide Field-E ff ect Transistor. 2014;(3):2632-2638. doi:Doi 10.1021/Nn4063424 3. Bazan CM, Bencherif A, Sauvage M, Huliganga E, Borduas G, Bouilly D.Fabrication of Nanocarbon-Based Field-Effect Transistor Biosensors for Electronic Detection of DNA Sequences. ECS Trans. 2018;85(13):499-507. doi:10.1149/08513.0499ecst

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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