Integration of field effect transistor-based biosensors with a digital microfluidic device for a lab-on-a-chip application

微流控 生物传感器 流体学 数字微流体 传感器 炸薯条 电润湿 晶体管 实验室晶片 材料科学 场效应晶体管 信号(编程语言) 纳米技术 光电子学 电子工程 电气工程 计算机科学 工程类 电压 电介质 程序设计语言
作者
Kyungyong Choi,Jee Yeon Kim,Jae Hyuk Ahn,Ji‐Min Choi,Maesoon Im,Yang‐Kyu Choi
出处
期刊:Lab on a Chip [Royal Society of Chemistry]
卷期号:12 (8): 1533-1533 被引量:57
标识
DOI:10.1039/c2lc21203j
摘要

A new platform for lab-on-a-chip system is suggested that utilizes a biosensor array embedded in a digital microfluidic device. With field effect transistor (FET)-based biosensors embedded in the middle of droplet-driving electrodes, the proposed digital microfluidic device can electrically detect avian influenza antibody (anti-AI) in real time by tracing the drain current of the FET-based biosensor without a labeling process. Digitized transport of a target droplet enclosing anti-AI from an inlet to the embedded sensor is enabled by the actuation of electrowetting-on-dielectrics (EWOD). A reduction of the drain current is observed when the target droplet is merged with a pre-existing droplet on the embedded sensor. This reduction of the drain current is attributed to the specific binding of the antigen and the antibody of the AI. The proposed hybrid device consisting of the FET-based sensor and an EWOD device, built on a coplanar substrate by monolithic integration, is fully compatible with current fabrication technology for control and read-out circuitry. Such a completely electrical manner of inducing the transport of bio-molecules, the detection of bio-molecules, the recording of signals, signal processing, and the data transmission process does not require a pump, a fluidic channel, or a bulky transducer. Thus, the proposed platform can contribute to the construction of an all-in-one chip.

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
与落发布了新的文献求助10
刚刚
MORNING完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
shancui完成签到,获得积分10
2秒前
醉熏的问夏完成签到 ,获得积分10
2秒前
灰灰完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
5秒前
初小花完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
6秒前
布丁完成签到,获得积分10
7秒前
taly完成签到,获得积分10
8秒前
结实缘郡发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
背后的念波完成签到,获得积分10
9秒前
yechen应助白术采纳,获得10
9秒前
jiuwu完成签到 ,获得积分10
9秒前
阮小粒发布了新的文献求助10
10秒前
浅浅依云完成签到,获得积分10
10秒前
cdercder应助瓦尔迪采纳,获得10
10秒前
徐若楠发布了新的文献求助10
10秒前
CipherSage应助xuan采纳,获得10
11秒前
11秒前
看看完成签到,获得积分10
13秒前
FashionBoy应助徐若楠采纳,获得10
13秒前
13秒前
FashionBoy应助Kaiwei采纳,获得10
13秒前
phantom完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
乐观的鞋子完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
zuyuyyy完成签到,获得积分10
15秒前
nightgaunt完成签到 ,获得积分10
15秒前
bai完成签到,获得积分10
15秒前
ne完成签到 ,获得积分10
15秒前
栗心发布了新的文献求助10
16秒前
酷波er应助雇凶暗杀蛋饺采纳,获得10
18秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
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 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7581074
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9160391
关于积分的说明 19599008
捐赠科研通 7163578
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265977
关于科研通互助平台的介绍 2430899
邀请新用户注册赠送积分活动 2257033