Characterizing Surface Charge Density of Solid-State Nanopore Sensors for Improved Biosensing Applications
Notice bibliographique
Résumé
Solid-state nanopores have shown great potential as single-molecule sensors for various applications, such as DNA sequencing, biomarker detection, and protein identification. The performance of these nanopores can be affected by their surface charge density, which influence the capture and passage of biomolecules through nanopores. Controlled breakdown fabrication [1] has emerged as a reliable approach for creating solid-state nanopores with precise control over pore size, but further research is needed to optimize their design for specific applications. In this study, a pressure control system was designed and developed to characterize the surface charge density of the nanopore walls via streaming current measurements. A 3D printed flow cell housing a solid-state nanopore was used to independently pressurize each side of the membrane up to 0.3 MPa, and the surface charge density of SiNxmembranes was measured based on the streaming current method. A surface charge density of$-5.3\pm 0.4$mC/m2was measured in a 0.1 M KCI pH 8 solution for the nanopores tested ranging in size from 10 nm to 11 nm. This study provides valuable insights for further optimizing the design of solid-state nanopores for specific applications.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».