Surface plasmon resonance biosensor based on graphene layer for the detection of waterborne bacteria
Notice bibliographique
Résumé
As a result of the risks that waterborne bacteria bring to the human body, identifying them in drinking water has become a global concern. In this article, a highly sensitive surface plasmon resonance (SPR) biosensor consisting of prism, Ag, graphene, affinity layer and sensing medium is proposed for rapid detection of the waterborne bacteria. Four SPR-based sensors are first studied with the structures prism/Ag/sensing medium, prism/Ag/affinity layer/sensing medium, prism/Ag/graphene/sensing medium, and prism/Ag/graphene/affinity layer/sensing medium. The latter structure is found to have the highest sensitivity so it is considered for further investigations. Four different commonly used prisms are then demonstrated which are N-FK51A, 2S2G, SF10 and BK7. The structure with the prism N-FK51A is found to correspond to the highest sensitivity so it is considered for further investigations. The structure parameters are then optimized. The proposed SPR sensor can achieve high sensitivity of about 221.63 °/RIU for Escherichia coli and 178.12 °/RIU for Vibrio cholera bacteria with an average value of 199.87 °/RIU. We believe that the proposed structure will open a new window in the field of microorganism detections.
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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 | 0,001 | 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 ».