Calibration-Free CMOS Capacitive Sensor for Life Science Applications
Notice bibliographique
Résumé
CMOS capacitive sensors reported for high accuracy cellular molecular measurements typically suffer from significant parasitic capacitance changes caused by remnants and sediments during the experiment with several biological and chemical reactions. In this paper, we propose a novel calibration-free capacitive sensing system that addresses this problem. The proposed CMOS capacitive sensor includes interdigitated electrodes (IDEs), a capacitance-to-current converter with a wide input dynamic range (IDR), a variable reference capacitor, and an oscillator-based analog-to-digital converter (ADC) which has been fabricated using 0.35 μm AMS CMOS process. Sweeping the value of the variable reference capacitor from 0.1 fF up to 1.27 pF with a step of 10 fF and repeating the sweep each second during the experiment allows the creation of time-resolved three-dimensional (3D) fingerprints for the measurement of capacitance variations of the sample-electrode interface resulted from both the target material as well as non-target parasitic capacitances. We have tested the sensor using three different chemical solvents. The four different categories of curves that constitute the fingerprints of the chemicals showed a match with the post-layout simulation results. Capacitance change in the range of 0.416 fF up to 1.27 pF can practically be monitored. The electrode area of 110 μm by 220 μm and the micrometer chamber size allows for placing tiny droplets of a few microliters. The generated fingerprint is valid for the chemicals with a conductivity of up to 5 mS/cm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».