Resonating with replicability: factors shaping assay yield and variability in microfluidics-integrated silicon photonic biosensors
Notice bibliographique
Résumé
The integration of biosensors and microfluidics has facilitated the development of compact analytical devices capable of performing automated and information-rich detection of myriad targets, both in the lab and at the point of need. However, optimization of microfluidics-integrated biosensor systems and replicability challenges present roadblocks in validation and commercialization. Understanding factors contributing to yield and replicability in biosensor performance is key to the development of biosensor optimization frameworks and technology translation beyond the research setting. Hence, for the first time, we present a detailed analysis of factors affecting performance, assay yield, and intra- and inter-assay replicability in microfluidics-integrated silicon photonic (SiP) evanescent-field microring resonator biosensors. Strategies for mitigating bubbles—a major operational hurdle and contributor to instability and variability in microfluidics-integrated biosensors—are analyzed to improve assay yield. Effective bubble mitigation is demonstrated by combining microfluidic device degassing, plasma treatment, and microchannel pre-wetting with surfactant solution. Both intrinsic and analyte-detection performance metrics and their replicability are quantified for the first time for sub-wavelength grating-based SiP biosensors, highlighting a path to further optimization. Lastly, the effects of sensor functionalization on analyte detection performance and replicability are evaluated. We compare polydopamine-vs. Protein A-mediated bioreceptor immobilization chemistries and spotting-vs. flow-mediated bioreceptor patterning approaches. We find that simple polydopamine-mediated, spotting-based functionalization improves spike protein (1 µg/mL) detection signal by 8.2× and 5.8× compared to polydopamine/flow and Protein A/flow approaches, respectively, and yields an inter-assay coefficient of variability below the standard 20% threshold for immunoassay validation. Overall, this work proposes a practical framework through which evanescent-field SiP biosensors, and microfluidics-integrated biosensors more generally, can be characterized, compared, and optimized to facilitate efficient biosensor development.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».