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Enregistrement W3213739421 · doi:10.3390/s21227491

Electronic Sensing Platform (ESP) Based on Open-Gate Junction Field-Effect Transistor (OG-JFET) for Life Science Applications: Design, Modeling and Experimental Results

2021· article· en· W3213739421 sur OpenAlexafffund
Abbas Panahi, Deniz Sadighbayan, Ebrahim Ghafar‐Zadeh

Notice bibliographique

RevueSensors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesMitacsYork University
Mots-clésJFETMultiphysicsBiosensorField-effect transistorOptoelectronicsMaterials scienceTransistorElectrical engineeringElectronic engineeringComputer scienceNanotechnologyEngineeringFinite element methodVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new field-effect sensor called open-gate junction gate field-effect transistor (OG-JFET) for biosensing applications. The OG-JFET consists of a p-type channel on top of an n-type layer in which the p-type serves as the sensing conductive layer between two ohmic contacted sources and drain electrodes. The structure is novel as it is based on a junction field-effect transistor with a subtle difference in that the top gate (n-type contact) has been removed to open the space for introducing the biomaterial and solution. The channel can be controlled through a back gate, enabling the sensor's operation without a bulky electrode inside the solution. In this research, in order to demonstrate the sensor's functionality for chemical and biosensing, we tested OG-JFET with varying pH solutions, cell adhesion (human oral neutrophils), human exhalation, and DNA molecules. Moreover, the sensor was simulated with COMSOL Multiphysics to gain insight into the sensor operation and its ion-sensitive capability. The complete simulation procedures and the physics of pH modeling is presented here, being numerically solved in COMSOL Multiphysics software. The outcome of the current study puts forward OG-JFET as a new platform for biosensing applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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