Electrolyte-gated transistors for enhanced performance bioelectronics

生物电子学 神经形态工程学 纳米技术 晶体管 计算机科学 托换 生物传感器 材料科学 计算机体系结构 人工智能 电气工程 工程类 电压 土木工程 人工神经网络
作者
Fabrizio Torricelli,Demetra Z. Adrahtas,Zhenan Bao,Magnus Berggren,Fabio Biscarini,Annalisa Bonfiglio,Carlo Augusto Bortolotti,C. Daniel Frisbie,Eleonora Macchia,George G. Malliaras,Iain McCulloch,Maximilian Moser,Thuc‐Quyen Nguyen,Róisı́n M. Owens,Alberto Salleo,Andrea Spanu,Luisa Torsi
出处
期刊:Nature Reviews Methods Primers [Springer Nature]
卷期号:1 (1) 被引量:398
标识
DOI:10.1038/s43586-021-00065-8
摘要

Electrolyte-gated transistors (EGTs), capable of transducing biological and biochemical inputs into amplified electronic signals and stably operating in aqueous environments, have emerged as fundamental building blocks in bioelectronics. In this Primer, the different EGT architectures are described with the fundamental mechanisms underpinning their functional operation, providing insight into key experiments including necessary data analysis and validation. Several organic and inorganic materials used in the EGT structures and the different fabrication approaches for an optimal experimental design are presented and compared. The functional bio-layers and/or biosystems integrated into or interfaced to EGTs, including self-organization and self-assembly strategies, are reviewed. Relevant and promising applications are discussed, including two-dimensional and three-dimensional cell monitoring, ultra-sensitive biosensors, electrophysiology, synaptic and neuromorphic bio-interfaces, prosthetics and robotics. Advantages, limitations and possible optimizations are also surveyed. Finally, current issues and future directions for further developments and applications are discussed. Electrolyte-gated transistors (EGTs) are fundamental building blocks of bioelectronics, which transduce biological inputs to electrical signals. This Primer examines the different architectures of EGTs, their mechanism of operation and practical considerations related to their wide range of applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
泽西发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
ju龙哥发布了新的文献求助10
2秒前
conycc发布了新的文献求助20
2秒前
王得否完成签到,获得积分10
2秒前
山奈发布了新的文献求助10
3秒前
深情安青应助mouyn采纳,获得50
3秒前
4秒前
青木聪聪完成签到,获得积分10
4秒前
风云鱼完成签到,获得积分10
4秒前
天天快乐应助寄草采纳,获得10
4秒前
wm完成签到 ,获得积分10
5秒前
打打应助忐忑的大侠采纳,获得10
5秒前
DJC完成签到,获得积分10
5秒前
QSir完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
6秒前
科研通AI6.3应助xky3371采纳,获得80
7秒前
7秒前
丽丽完成签到,获得积分10
8秒前
Sen应助笑点低醉波采纳,获得10
9秒前
9秒前
ada发布了新的文献求助10
10秒前
wing发布了新的文献求助10
10秒前
conycc完成签到,获得积分20
10秒前
dongjh完成签到,获得积分10
10秒前
不许不行完成签到,获得积分10
10秒前
奋斗冷亦发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
负责秋天完成签到,获得积分10
13秒前
科研通AI6.3应助LinHongsheng采纳,获得10
14秒前
清爽松鼠完成签到,获得积分10
14秒前
Jin完成签到,获得积分10
15秒前
江北小赵发布了新的文献求助10
16秒前
深情安青应助研友_秋之柔采纳,获得10
17秒前
18秒前
yuki完成签到,获得积分10
18秒前
CodeCraft应助一壶古酒采纳,获得30
20秒前
zhaoqing完成签到,获得积分10
21秒前
k11完成签到,获得积分10
22秒前
高分求助中
Malcolm Fraser : a biography 680
Signals, Systems, and Signal Processing 610
天津市智库成果选编 600
Climate change and sports: Statistics report on climate change and sports 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Organic Reactions Volume 118 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6454891
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8265665
关于积分的说明 17616794
捐赠科研通 5520800
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2904748
邀请新用户注册赠送积分活动 1881498
关于科研通互助平台的介绍 1724273