Nanocarbon-Based Field-Effect Transistor Biosensors (bioFETs) for Real-Time Detection of DNA Sequences
Notice bibliographique
Résumé
Field-effect transistor devices based on functionalized nanocarbon materials (2-D graphene thin layers and 1-D carbon nanotubes) are a promising technology for biomolecular sensing applications. In particular, this type of devices allows for label-free detection of DNA hybridization with the advantage of an easy and direct electrical readout in comparison with most routine techniques. In this work, we report on the design and fabrication of nanocarbon-based bioFETs for DNA hybridization detection. Employing a combination of microfluidics and real-time electrical measurements, we investigated the response of bioFETs to single-stranded DNA (ssDNA) probe tethering and hybridization with complementary target ssDNA in saline buffer solution. The bioFETs were assembled from individual carbon nanotubes or graphene nanoribbons connected by pairs of metallic electrodes using photolithography techniques. Transfer curves of bioFETs in saline buffer were measured using an immersed pseudo-reference electrode. We obtained transfer curves showing current modulation with high OFF-current at the charge-neutrality point. Probe and target ssDNA were chosen as 22-nucleotide-long complementary sequences. Probe tethering on nanocarbon was obtained using diazonium chemistry followed by EDC/NHS coupling of an amine moiety placed at the extremity of the DNA probe [1]. Transfer characteristics were measured before/after probe and target injection. Moreover, to further characterize the bioFETs response, probe immobilization and probe-target hybridization were recorded in real-time using electrical readout. The development of highly selective and ultra-sensitive sensors for DNA will open novel technological avenues to improve the detection of genetic biomarkers for various diseases. [1] Bouilly, D. et al. Nano Letters 16, 4679–4685 (2016)
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».