Nanopore-based DNA sequencing sensors and CMOS readout approaches
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Nanopore-based molecular sensing and measurement, specifically DNA sequencing, is advancing at a fast pace. Some embodiments have matured from coarse particle counters to enabling full human genome assembly. This evolution has been powered not only by improvements in the sensors themselves, but also in the assisting microelectronic CMOS readout circuitry closely interfaced to them. In this light, this paper aims to review established and emerging nanopore-based sensing modalities considered for DNA sequencing and CMOS microelectronic methods currently being used. Design/methodology/approach Readout and amplifier circuits, which are potentially appropriate for conditioning and conversion of nanopore signals for downstream processing, are studied. Furthermore, arrayed CMOS readout implementations are focused on and the relevant status of the nanopore sensor technology is reviewed as well. Findings Ion channel nanopore devices have unique properties compared with other electrochemical cells. Currently biological nanopores are the only variants reported which can be used for actual DNA sequencing. The translocation rate of DNA through such pores, the current range at which these cells operate on and the cell capacitance effect, all impose the necessity of using low-noise circuits in the process of signal detection. The requirement of using in-pixel low-noise circuits in turn tends to impose challenges in the implementation of large size arrays. Originality/value The study presents an overview on the readout circuits used for signal acquisition in electrochemical cell arrays and investigates the specific requirements necessary for implementation of nanopore-type electrochemical cell amplifiers and their associated readout electronics.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».