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Doctoral Thesis
DOI
Document
Author
Full name
Guilherme de Oliveira Silva
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Ribeirão Preto, 2018
Supervisor
Committee
Mulato, Marcelo (President)
Constantino, Carlos José Leopoldo
Gelamo, Rogério Valentim
Santhiago, Murilo
Santos, Lucas Fugikawa
Title in Portuguese
Estudo e desenvolvimento de sensores e dispositivos utilizando nanoestruturas alotrópicas de carbono
Keywords in Portuguese
Grafeno
nanotubos de carbono
sensores.
Abstract in Portuguese
Um desafio central na área das ciências da saúde e biomédica tem sido o desenvolvimento de testes clínicos embasados em novas tecnologias que resultem em medidas precisas, com resultados consistentes mais rápidos que os convencionais, e ao menor custo possível. Os esforços atuais têm se concentrado em integrar a análise de materiais biológicos a componentes de circuitos integrados compatíveis com a indústria de semicondutores existente. Nesse contexto, esse trabalho apresenta duas contribuições a partir do uso de materiais nanoestruturados alótropos do carbono. Primeiramente, demonstramos como o desempenho de um sensor de pH embasado na tecnologia EGFET (Extended Gate Field Effect Transistor) pode ser controlado com a incorporação de grafenos, com diferentes graus de funcionalização, a eletrodos de FTO (Fluorine doped Tin Oxide). Os eletrodos de FTO foram modificados através da deposição dos materiais nanoestruturados de carbono via eletroforese. O desempenho dessas amostras como sensor de íons H+ mostrou dependência quanto ao tempo de deposição e composição tampão utilizado, tendo seu desempenho aumentado em até 24%, atingindo uma sensibilidade máxima de 67 mVopH-1 para tampão fosfato. A segunda contribuição desse trabalho trata-se da combinação das informações obtidas com um arranjo de dispositivos de NTFETs (Nanotubes Field Effect Transitors) decorados com nanopartículas metálicas e análise de discriminantes lineares, empregados na classificação de diferentes populações celulares. O método proposto foi capaz de identificar e classificar corretamente entre as linhagens de células cancerígenas B16 (melanoma), 3LL (carcinoma) e 3L4 (linfoma), além de distingui-las corretamente de suas contrapartes saudáveis. Adicionalmente, utilizamos esse conjunto de dados para classificar uma população celular desconhecida, demonstrando uma possível utilidade clínica da metodologia desenvolvida.
Title in English
Study and development of sensors and devices based on nano-structured carbon allotropes
Keywords in English
Carbon nanotubes
Graphene
Sensors.
Abstract in English
A central challenge in the biomedical field has been the development of new approaches for clinical tests based on microelectronic technologies, aiming trustful and precise results, faster and cheaper than the standard techniques. Current efforts have focused on integrating the analysis of biological samples and integrated circuit components compatible with the standard semiconductor industry. In this context, the present work gives two contributions on the usage of carbon nanostructure allotropes. First, we show how the performance of pH sensors based on EGFET (Extended Gate Field Effect Transistor) can be tuned with the integration of graphene nanosheets, with different degrees of functionalization, into FTO (Fluorine doped Tin Oxide) electrodes. The FTO electrodes were modified through EPD (electrophoretic deposition) of the carbon nanomaterials. The device performance as pH sensor showed dependence on the time of deposition and buffer composition, increasing up to 24% compared to the bare FTO electrode and reaching a maximum sensitivity of 67 mVopH-1 for phosphate buffer. The second contribution of this work regard the combination of the data gathered using an array of NTFETs (Nanotube Field Effect Transistors) decorated with metal nanoparticles and LDA (Linear Discriminant Analysis) to distinguish among different cell populations. The proposed method correctly classifies among the cancer cell lines B16 (melanoma), 3LL (carcinoma), and 3L4 (lymphoma), as well as cancer cells from their healthy counterparts. Additionally, we demonstrated a possible application of the method correctly classifying blind samples.
 
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Publishing Date
2019-06-28
 
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