A surface plasmon resonance biosensor for bacteria and virus detection: A Comsol Multiphysics simulation
Notice bibliographique
Résumé
This study provides a comprehensive simulation-based investigation into the design and performance optimization of a surface plasmon resonance (SPR) biosensor. The main goal of this study is to improve sensitivity and accuracy by combining optical and colorimetric biosensing techniques. The biosensor is studied, examined, and simulated using Comsol Multiphysics. Sensing medium, black phosphorus, tungsten diselenide (WSe2), gold (Au), magnetite (Fe3O4), and N-BK7 glass as prism are the layers that make up the structure of the proposed sensor. The study evaluates various parameters such as electric potential distribution, surface temperatures, conductive heat flux, eigenfrequency, electric field norm, and temperature gradients. The use of WSe2 aims for a higher sensitivity for detecting biomolecules. This paper proves the effect of using Fe3O4 and WSe2 among the six layers of the sensor in increasing the selectivity and sensitivity of the SPR biosensor. The findings reveal intricate interactions between the biosensor layers, which influence its thermal and electromagnetic behavior. The findings of this study contribute to the advancement of SPR biosensor technology, which has the potential for a variety of applications in the biomedical field.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».