A Novel Calibration-Free Fully Integrated CMOS Capacitive Sensor for Life Science Applications
Notice bibliographique
Résumé
CMOS capacitive sensors for label-free monitoring of biological/chemical reactions are typically prone to inaccuracies due to the parasitic elements and mismatch rooted in the CMOS fabrication process as well as real-time changes inside the sample solution. The former can usually be compensated by employing differential circuits and static calibration of the sensor before the experiment. On the other hand, changes in the sample solution such as sedimentation of non-target molecules or change in the conductivity of solution can significantly alter the operating point and result in inaccurate sensor readings that might require recalibration of the sensor during the experiment. In this paper, we present a CMOS capacitive sensor that is calibration-free via the creation of time-resolved three-dimensional (3D) surface electrochemical profiles. These 3D profiles uncover the variations of both target and unwanted parasitic capacitances. The sensor includes on-chip interdigitated electrodes (IDEs), a wide input dynamic range (IDR) differential capacitance-to-current converter, a digitally programable reference capacitor, and an oscillator-based analog-to-digital converter (ADC), and is implemented using 0.35 µm AMS CMOS process. The IDR covers a change in capacitance as small as 1 fF up to 1.27 pF with a minimum detectable change of 0.416 fF.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».