Novel Field-Effect Transistor Sensor for DNA Storage Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a novel open gate junction field-effect transistor (OG-JFET)-based sensor that can be used for various life science applications including deoxyribonucleic acid (DNA) storage monitoring. We put forward the design, modeling, implementation, and characterization of OG-JFET sensor using a foundry process through CMC Microsystems. We also demonstrate and discuss the functionality and applicability of the proposed sensor for monitoring DNA samples suitable for DNA storage applications. Synthetic storage has emerged as an intriguing data storage solution with high density and long-term preservation potential. Most common modalities include the conversion of digital data into synthesized nucleotides, the physical storage of DNA materials, and reading out the data via sequencing and other computational processes. Among these, this article tackles the challenge of physical storage monitoring of DNA materials by developing a sensor for measurement of DNA samples in dry conditions. The proposed sensor reveals a linear response of sensor toward DNA concentration in ultra-pure water. Across a 0.7 mm2sensing area, a DNA mass concentration from approximately 100–400 ng/$\mu \text{L}$has been detected using OG-JFET demonstrating a sensitivity of 30$\mu \text{A}$/(ng/$\mu \text{L}$). These performance quantities imply a promising role for OG-JFETs in emerging biotechnology applications including DNA storage monitoring.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».