A Biosensing Platform Based on Metamaterials BioNEMS for Lab-on-Chip Systems
Notice bibliographique
Résumé
An optical nanoelectromechanical platform relied on a SRR metamaterial system is presented in this paper as a label-free biosensor. This structure includes a flexible BioNEMS (Bio-Nano-Electro-Mechanical Systems) transducer and a proposed SRR metamaterials for detection of biological changes. Metamaterial cells consist of two parts which are coupled with an air gap distance. A functionalized BioNEMS beam supports one part of the proposed metamaterial cells. When patient samples including target analytes is exposed to the NEMS beam surface, the specific bio-interactions are happened and the energy (surface stress type) is released on the surface. This energy, which is induced only to the one side of the movable beam, causes a differential surface stress and thus displaces the nanomechanical beam. As a result, the air distance between two separated cells of the metamaterial unit is changed. This leads to varying the cell coupling effect which excites plasmon modes in a different wavelength. Therefore, biological quantities can be measured by detecting the resonance wavelength changes. Moreover, analyzing the device by various approaches results its functional characteristics as follows: detection sensitivity of 4251 nm/RIU, figure of merit (FOM) of 500.1 RIU$^{-{1}}$, mechanical sensitivity of$1.4 \mu \text{m}$/Nm$^{-{1}}$and resonant frequency of 17.1 kHz. Consequently, this mechanism is important for label-free biosensing due to its high potential for sensitive and quantitative detection of target analytes which leads to accurate diagnosis of diseases or identification of drugs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».