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Enregistrement W4396536200 · doi:10.1088/1361-6528/ad460b

Ion detection in a DNA nanopore FET device

2024· article· en· W4396536200 sur OpenAlexaff
William Livernois, Purunc Simon Cao, Soumyadeep Saha, Quanchen Ding, Ashwin Gopinath, M. P. Anantram

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Defense Science and Engineering GraduateNational Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceNanoporeIonNanotechnologyOptoelectronicsDNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An ion detection device that combines a DNA-origami nanopore and a field-effect transistor (FET) was designed and modeled to determine sensitivity of the nanodevice to the local cellular environment. Such devices could be integrated into a live cell, creating an abiotic-biotic interface integrated with semiconductor electronics. A continuum model is used to describe the behavior of ions in an electrolyte solution. The drift-diffusion equations are employed to model the ion distribution, taking into account the electric fields and concentration gradients. This was matched to the results from electric double layer theory to verify applicability of the model to a bio-sensing environment. The FET device combined with the nanopore is shown to have high sensitivity to ion concentration and nanopore geometry, with the electrical double layer behavior governing the device characteristics. A logarithmic relationship was found between ion concentration and a single FET current, generating up to 200 nA of current difference with a small applied bias.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,259 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
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