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Enregistrement W4308625022 · doi:10.1021/acsaom.2c00066

Complementary Metal-Oxide-Semiconductor-Based Sensing Platform for Trapping, Imaging, and Chemical Characterization of Biological Samples

2022· article· en· W4308625022 sur OpenAlexafffund
Meruyert Imanbekova, Ayşe Mine Sarıdağ, Mehmet Kahraman, Juanjuan Liu, Hümeyra Çağlayan, Sebastian Wachsmann‐Hogiu

Notice bibliographique

RevueACS Applied Optical Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFaculty of Engineering, McGill University
Mots-clésMaterials scienceSubstrate (aquarium)OptoelectronicsMicrometerRhodamine 6GCMOSMicrolensLayer (electronics)SemiconductorMicroheaterImage sensorNanotechnologyOpticsFabricationFluorescenceLens (geology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) imaging sensors provide the unique opportunity for combining lensless imaging with new modalities that enable sample handling and chemical characterization. In this study, we present a new CMOS-based sensing platform for trapping, imaging, and chemical characterization of samples via SERS (CMOS-TrICC). The SERS substrate is fabricated directly on a CMOS imaging sensor by depositing a thin metallic layer on top of the CMOS microlenses. SERS activity is based on square unit cell patterned, closely spaced, micrometer-sized microlenses on the surface of the imaging sensor. Morphological analysis of the surface revealed an intracavity depth of approximately 700 nm and height-dependent width ranging from a minimum of just a few nm between two lenses to a maximum of 1400 nm, with a flat valley exhibiting approximately 300 nm width at the bottom between four lenses. These morphological features concentrate electromagnetic fields into SERS hot spots and at the same time help trap nanometer-sized particles in the wells created by the microlenses. The strongest plasmonic effect is expected in the gaps between the microlenses. Simulations were used to map the distribution of the electromagnetic field enhancement on the SERS substrate surface and at a distance above it. The performance of the SERS substrate and its dependence on the silver layer thickness were examined using 4-aminotheophenol and rhodamine 6G with the experimental enhancement factor measured to be 5.0 × 104. We demonstrated the use of this substrate for parallel trapping of 100 nm nanospheres and extracellular vesicles (EVs) in the gaps between the microlenses and SERS characterization of these particles in the hot spots. SERS intensities are 2 orders of magnitude higher in the nanogaps between the microlenses (intracavity area) than on top of the microlenses, and for polystyrene, they exhibited signature peaks centered at 1000 and 1600 cm–1. SERS spectra of small EVs collected from intracavity areas where EVs were trapped show peaks known to arise from their main biochemical constituents, such as lipids, proteins, and nucleic acids. While the surface of the CMOS imaging sensor became SERS active by the addition of the metallic layer, the imaging capability is maintained and provides the opportunity for direct on-chip lensless imaging with spatial resolution limited by the pixel size, opening new directions for integrated (bio)sensing devices.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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