A method for fabricating CMOS back-end-of-line-compatible solid-state nanopore devices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solid-state nanopores (ssNPs), nm-sized holes in thin, freestanding membranes, are powerful single-molecule sensors capable of interrogating a wide range of target analytes, from small molecules to large polymers. Interestingly, due to their high spatial resolution, nanopores can also identify tags on long polymers, making them an attractive option as the reading element for molecular information storage strategies. To fully leverage the compact and robust nature of ssNPs, however, they will need to be packaged in a highly parallelized manner with on-chip electronic signal processing capabilities to rapidly and accurately handle the data generated. Additionally, the membrane itself must have specific physical, chemical, and electrical properties to ensure sufficient signal-to-noise ratios are achieved, with the traditional membrane material being SiN x . Unfortunately, the typical method of deposition, low-pressure vapour deposition, requires temperatures beyond the thermal budget of complementary metal–oxide semiconductor back-end-of-line (BEOL) integration processes, limiting the potential to generate an on-chip solution. To this end, we explore various lower-temperature deposition techniques that are BEOL-compatible to generate SiN x membranes for ssNP use, and successfully demonstrate the ability for these alternative methods to generate low-noise nanopores that are capable of performing single-molecule experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».