Selective Area Nd:YAG Laser Functionalization of Digital Photocorrosion GaAs/AlGaAs Biosensor
Notice bibliographique
Résumé
Digital photocorrosion (DIP) of GaAs/AlGaAs nanoheterostructures has been found sensitive to semiconductor surface states and, thus, attractive for rapid detection of negatively charged bacteria in aqueous environment.However, calibration of DIP biosensors depends on the reproducibility of chipto-chip surface properties that are related to the chip fabrication process.To reduce the error related to this characteristics and provide a reference signal, we have examined the fabrication of biochips with a selective area removed biofunctionalization layer.The GaAs/AlGaAs biochips were coated with 1mM 16-mercaptohexadecanoic acid (MHDA) self-assembled monolayers (SAM) designed for interfacing antibodies suitable for immobilization of bacteria.Selective area thermal desorption of SAM was investigated with an Nd:YAG laser emitting at 1064 nm in a continuous wave mode.The exposure of a biofunctionalized and laser-processed chips to bacterial solution resulted in a selected area capture of bacteria.With a low-cost light emitting diode, this approach should allow the realization of an advanced DIP biosensor with a small surface area designed for referencing the photocorrosion process of a biosensor.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».