Biofunctionalization of Multiplexed Silicon Photonic Biosensors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Silicon photonic (SiP) sensors offer a promising platform for robust and low-cost decentralized diagnostics due to their high scalability, low limit of detection, and ability to integrate multiple sensors for multiplexed analyte detection. Their CMOS-compatible fabrication enables chip-scale miniaturization, high scalability, and low-cost mass production. Sensitive, specific detection with silicon photonic sensors is afforded through biofunctionalization of the sensor surface; consequently, this functionalization chemistry is inextricably linked to sensor performance. In this review, we first highlight the biofunctionalization needs for SiP biosensors, including sensitivity, specificity, cost, shelf-stability, and replicability and establish a set of performance criteria. We then benchmark biofunctionalization strategies for SiP biosensors against these criteria, organizing the review around three key aspects: bioreceptor selection, immobilization strategies, and patterning techniques. First, we evaluate bioreceptors, including antibodies, aptamers, nucleic acid probes, molecularly imprinted polymers, peptides, glycans, and lectins. We then compare adsorption, bioaffinity, and covalent chemistries for immobilizing bioreceptors on SiP surfaces. Finally, we compare biopatterning techniques for spatially controlling and multiplexing the biofunctionalization of SiP sensors, including microcontact printing, pin- and pipette-based spotting, microfluidic patterning in channels, inkjet printing, and microfluidic probes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle