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Enregistrement W4297310187 · doi:10.1109/tim.2022.3207833

Resonance-Like Impedance Measurement Technique for Life Science Applications

2022· article· en· W4297310187 sur OpenAlexafffund
Giancarlo Ayala‐Charca, Saghi Forouhi, Georg Zoidl, Sebastian Magierowski, Ebrahim Ghafar‐Zadeh

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrical impedanceDielectric spectroscopyResonance (particle physics)Capacitive sensingAnalytical Chemistry (journal)Indium tin oxideCapacitanceMaterials scienceElectrodePhysicsChemistryElectrical engineeringElectrochemistryEngineeringAtomic physicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a novel real-time method to convert standard impedance spectroscopy of an N-shape Negative Differential Resistance (NDR) system into resonance-like pseudo-impedance spectroscopy. This method relies on the creation of a singularity in the impedance spectra with the frequency where the real and imaginary parts of the impedance are equal to zero and pure capacitive, respectively. This resonance-like impedance spectrum allows us to monitor a unique frequency related to the electrochemical events at the interface between electrode and sample. The proposed method was validated using an NDR created by an indium tin oxide (ITO) microelectrode array exposed to mouse neuroblastoma cells with two different concentrations 1×10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">4</sup> and 2×10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">4</sup> cells/mL. Based on the results and discussions in this paper, resonance-like impedance spectroscopy offers advantages for the rapid detection and real-time monitoring of biological and/or chemical NDR systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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