Multiplexed biosensors based on interference of surface plasmons in multimode nanoslits
Notice bibliographique
Résumé
Multiplexed biosensors enable the simultaneous detection of multiple analytes within a single sample—a capability that holds significant importance in various fields, including environmental monitoring, food safety, and medical diagnostics. In medical diagnostics, detecting multiple biomarkers simultaneously is crucial for enhancing the diagnostic accuracy of conditions such as infectious diseases, cancer, and metabolic disorders. Biosensors based on surface plasmon resonance (SPR) are remarkable due to their high sensitivity compared to other technologies. However, current multiplexed SPR-based biosensors are bulky, expensive, and difficult to integrate in lab-on-a-chip configurations. Here, we propose a multiplexed biosensor as a periodic array of plasmonic biosensor unit cells, consisting of a plasmonic interferometer located on the top of the substrate, excited by a pair of grating couplers such that the surface plasmons converge to a multimode nanoslit that produces the output signal emerging through the substrate. Microfluidic channels are integrated into the structure, thereby defining the sensing regions of each interferometer. The biosensor unit cells can be monitored individually and simultaneously by imaging their output onto a camera. Absorbing shadow elements are integrated into the structure to minimize crosstalk and background light, thereby enabling excitation of the entire array by a single large monochromatic Gaussian beam. The array can be scaled lithographically, and its interrogation is scaled by increasing the size and power of the Gaussian beam and the size of the monitoring camera. We demonstrate the concept via electromagnetic simulations and predict resolutions of R b =6.3×10−6RIU and R s =10pm for bulk and surface sensing.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».