Label‐Free, Sensitive, and Direct Detection of Cardiac Troponin Biomarkers Using Frequency‐Locked Microring Resonators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Silicon photonic microring resonators have emerged as promising sensors for Point‐of‐Care applications, where the readout of one or many biomarkers at once is required. In the context of rapid heart attack detection, a limit of detection reaching an ultra‐low concentration of biomarkers is needed, however, such sensors are prone to fundamental noise influence in optical systems which can potentially jeopardize sensor readings. While noise reduction has previously been explored with the Pound–Drever–Hall (PDH) technique, its full implementation in microring biosensors has not been realized due to the complexity of the setup. Recent innovations in photonic integration and compatibility with MEMS structures have sparked new interest in validating PDH's potential to be used with chip‐scale sensors. By enabling the signal readout of microrings through their phase response, instead of power transmission, the impact of optical noise can be greatly reduced. This study explores a proof‐of‐concept for this system against the cardiac troponin biomarker, demonstrating the sensor's capacity for selective measurement down to a limit of 10 ng mL −1 while using frequency locking. An improved limit of detection for this system is achieved, down to 5.03 × 10 −7 RIU, which is two orders of magnitude improved compared to the equivalent sensing based on intensity alone.
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 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) | 0,000 | 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 ».