Recent Advances of Field-Effect Transistor Technology for Infectious Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Field-effect transistor (FET) biosensors have been intensively researched toward label-free biomolecule sensing for different disease screening applications. High sensitivity, incredible miniaturization capability, promising extremely low minimum limit of detection (LoD) at the molecular level, integration with complementary metal oxide semiconductor (CMOS) technology and last but not least label-free operation were amongst the predominant motives for highlighting these sensors in the biosensor community. Although there are various diseases targeted by FET sensors for detection, infectious diseases are still the most demanding sector that needs higher precision in detection and integration for the realization of the diagnosis at the point of care (PoC). The COVID-19 pandemic, nevertheless, was an example of the escalated situation in terms of worldwide desperate need for fast, specific and reliable home test PoC devices for the timely screening of huge numbers of people to restrict the disease from further spread. This need spawned a wave of innovative approaches for early detection of COVID-19 antibodies in human swab or blood amongst which the FET biosensing gained much more attention due to their extraordinary LoD down to femtomolar (fM) with the comparatively faster response time. As the FET sensors are promising novel PoC devices with application in early diagnosis of various diseases and especially infectious diseases, in this research, we have reviewed the recent progress on developing FET sensors for infectious diseases diagnosis accompanied with a thorough discussion on the structure of Chem/BioFET sensors and the readout circuitry for output signal processing. This approach would help engineers and biologists to gain enough knowledge to initiate their design for accelerated innovations in response to the need for more efficient management of infectious diseases like COVID-19.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».