Development of a lab-on-chip platform integrating electrochemical microsensors for the detection of water contaminants based on algal physiology monitoring
Bibliographic record
Abstract
Le suivi de la qualité de l'eau a été d'une grande importance depuis ces dernières décennies afin de trouver des solutions de contrôler la contamination de l'eau, induite en grande partie par les activités agricoles et industrielles. Bien que les méthodes conventionnelles, comme la chromatographie, sont des outils très précis et sensibles, un intérêt grandissant a été placé sur des techniques prometteuses qui peuvent être utilisées sur site, sont bas coût, et offrent la possibilité d'effectuer des analyses rapides. Le travail présenté ici est dédié au développement de composant Laboratoire sur Puce pour l'analyse de la toxicité de l'eau. Il consiste en un système portable pour la détection sur site et offre la possibilité d'une double détection complémentaire : optique et électrochimique. Comme la partie dédiée au capteur électrochimique a préalablement été validée, cette étude est focalisée sur l'implémentation d'un biocapteur électrochimique basé sur l'utilisation d'une algue, pour la détection de polluants dans l'eau. Le principe basique de détection consiste au suivi de changements de l'activité métabolique d'algues induits par la présence d'herbicides. La réponse de l'algue est différente pour chaque concentration d'herbicide dans un échantillon examiné. Deux herbicides sélectionnés affectent l'activité photosynthétique de l'algue et par conséquent, induisent des modifications dans la quantité des espèces électroactives produites par l'algue : O2, H2O2 et H3O+/OH-. \nAvant le développement du composant final type Laboratoire sur Puce, les principes de détection aussi bien que les matériaux d'électrode qui vont être intégrés, ont été validés en utilisant un type de composant plus simple, qui a été réalisé grâce aux technologies de fabrication silicium et qui a été caractérisé par des procédures plus simples. Une puce sur silicium contenant un microsystème électrochimique intégrant trois électrodes a été mis en place. Une fois validés, les matériaux de détection et les configurations choisis précédemment ont été utilisés pour la fabrication des composants Laboratoire sur Puce. \nLes composants Laboratoire sur Puce ont été ensuite utilisés pour des tests biologiques afin de détecter les herbicides d'intérêt. Une attention spéciale a été placée sur le suivi de O2 comme indicateur de la présence d'herbicide, étant donné que cet élément est le plus représentatif de modifications de l'activité métabolique. Un effet d'inhibition sur la photosynthèse, dépendant de la concentration de l'herbicide a été démontré. La détection de l'herbicide a été réalisée avec une grande sensibilité et sur une gamme couvrant la limite de concentration maximale acceptable imposé par le gouvernement canadien.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".