Nanosensors based on nanomaterials (NANOBIOSENS)
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this proposal is to bring together an international and interdisciplinary group of research teams who have different expertise areas to share the knowledge of different elements for building nano-biosensors. The development of future devices requires controlled assembly and placement of individual and/or multiple nano building blocks into the desired locations. By the accomplishment of this research proposal, the advantages of integration of nanomaterials into the structure of biosensors will be feasible. It is expected that the nanomaterial assembled biosensor structures will show an enhanced sensitivity due to the high surface area, higher porosity, and adjusted surface energy. In this research proposal, there are six participants from six countries with different expertise areas in the field of chemical engineering, biomedical engineering, materials science, physics, chemistry, and biology. Different pieces of work will thus be constructed into each other to first of all study their “separate” roles in that assembled piece of work. The international and interdisciplinary group of research team who came together is composed of Turkey, France, Ukraine, Canada, United States and (Rep. of) Korea. The estimated time of the project is 36 months. The proposed programme consists of three stages. STAGE 1 consists of shortly “synthesis of nanomaterials and their controlled assembly and organization of Si wafer substrates”. STAGE 2 is composed of the “biofunctionalization” of these materials built in STAGE 1 and the building a biosensor out of the assembled materials. STAGE 3 will focus on the “field tests” to see how affective these biosensors are working. Six trainings, three general meetings and three workshops are being planned for this research proposal in order to share all the knowledge and information gained throughout the work and to form the basis of long lasting collaborations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».