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Enregistrement W4376132716 · doi:10.1109/tnb.2023.3275137

A Biosensing Platform Based on Metamaterials BioNEMS for Lab-on-Chip Systems

2023· article· en· W4376132716 sur OpenAlex
Fahimeh Marvi, Kian Jafari

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on NanoBioscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetamaterialBiosensorMaterials scienceNanoelectromechanical systemsSurface plasmon resonanceOptoelectronicsTransducerWavelengthPlasmonBeam (structure)Figure of meritNanotechnologySensitivity (control systems)OpticsPhysicsAcousticsElectronic engineeringNanomedicineNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$^{-{1}}$ </tex-math></inline-formula> , mechanical sensitivity of <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$1.4 \mu \text{m}$ </tex-math></inline-formula> /Nm <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$^{-{1}}$ </tex-math></inline-formula> 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.

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.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,237 · 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