Enhancement in the limit of detection of lab‐on‐chip microfluidic devices using functional nanomaterials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Technological developments in recent years have witnessed a paradigm shift towards lab‐on‐chip devices for various diagnostic applications. Lab‐on‐chip technology integrates several functions typically performed in a large‐scale analytical laboratory on a small‐scale platform. These devices are more than the miniaturized versions of conventional analytical and diagnostic techniques. The advances in fabrication techniques, material sciences, surface modification strategies, and their integration with microfluidics and chemical and biological‐based detection mechanisms have enormously enhanced the capabilities of these devices. The minuscule sample and reagent requirements, capillary‐driven pump‐free flows, faster transport phenomena, and ease of integration with various signal readout mechanisms make these platforms apt for use in resource‐limited settings, especially in developing and underdeveloped parts of the world. The microfluidic lab‐on‐a‐chip technology offers a promising approach to developing cost‐effective and sustainable point‐of‐care testing applications. Numerous merits of this technology have attracted the attention of researchers to develop low‐cost and rapid diagnostic platforms in human healthcare, veterinary medicine, food quality testing, and environmental monitoring. However, one of the major challenges associated with these devices is their limited sensitivity or the limit of detection. The use of functional nanomaterials in lab‐on‐chip microfluidic devices can improve the limit of detection by enhancing the signal‐to‐noise ratio, increasing the capture efficiency, and providing capabilities for devising novel detection schemes. This review presents an overview of state‐of‐the‐art techniques for integrating functional nanomaterials with microfluidic devices and discusses the potential applications of these devices in various fields.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».