Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Kanker is een ziekte die in de huidige, verouderende populatie steeds frequenter voorkomt. Onderzoek naar betrouwbare methodes om de ziekte te detecteren en op te volgen zijn dan ook meer dan welkom. Eén van de meer beloftevolle methodes is de detectie van circulerende kankercellen in de bloedstroom aan de hand van ramanspectroscopie. In deze thesis zal het potentieel van deze techniek onderzocht worden. Teneinde over een voldoende uitgebreide database van ramanspectra te beschikken, ging deze thesis van start met het opmeten van de ramanspectra van verschillende celtypes. Ramanspectra dienen vervolgens een aantal preprocessing-stappen te ondergaan. De verschillende mogelijkheden voor een preprocessing-procedure worden uitgebreid vergeleken en geoptimaliseerd. De preprocessing-stappen hebben tot doel het eigenlijke ramansignaal sterker naar voren te laten komen uit het vaak onzuivere spectrum. Op deze spectra dient vervolgens een dimensionaliteitsreductie plaats te vinden. Dit houdt een selectie in van de meest relevante features uit de enorme datahoeveelheid van de spectra. De features moeten optimaal discrimineren tussen de verschillende types cellen en bovendien dient er op biochemisch vlak een verklaring voor te bestaan. Er wordt een brug geslagen naar de biologie van kankercellen, om zo vast te stellen waarin een kankercel zich onderscheidt van een gezonde cel. Nadat het omvangrijke ramanspectrum van een cel gereduceerd is tot een beperkter aantal features, kunnen classificatiemethodes trachten het celtype te achterhalen aan de hand van dit beperkter aantal features. De modellen die in aanmerking komen voor de classificatie van celspectra komen uitgebreid aan bod en de performantie van deze modellen wordt onderzocht en vergeleken. Een volgende stap is het toetsen van de modellen aan de vereisten die nodig zijn voor real-time classificatie van ramanspectra afkomstig van een cellen uit de bloedbaan. Teneinde na te gaan of de detectie en identificatie van een groot aantal celtypes in uitgebreide datasets mogelijk is, wordt eveneens het gebruik van clustering onderzocht. Vanuit de mogelijkheden die classificatie en clusteranalyse bieden, gebeurt tenslotte de voorstelling van een protocol dat mogelijk in staat is tot real-time kankercelidentificatie. Er volgt een uitgebreide bespreking over de toekomstige mogelijkheden van ramanspectroscopie voor kankercelidentificatie.

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

The goal of this thesis is to optimize a droplet sorter based on dielectrophoresis. Whilst the available devices employ high voltages to get a high throughput, the idea behind this work is to use multi-stage sorting instead. Basically, instead of using a high potential and deflect the droplet all at once, the sequential application of smaller voltages drive the droplet to the collect channel step by step. Along with this novel concept, the device is fabricated using silicon technology, therefore it is well suited for mass production. The aim of this thesis is to investigate the benefits of multi-stage sorting with respect to the currently available devices. Furthermore, some of the shortcoming of the initial device are addressed, such as presence of off-centered droplets and the low throughput. The geometry and the optimization of centering and sorting electrodes is achieved by means of a computational study in COMSOL Multiphysics. The comparison for centering and sorting electrodes successfully determined the best design for each category. Modelling of the sequential activation of sorting electrodes proved that the multi-stage process does sort droplets correctly. However, the voltage applied in multi-stage sorting was found to be higher than the one applied when using a single electrode (one step sorting).Therefore, the only unmistakable advantage of multi-stage sorting is the decreased resident time of the droplets in the sorting zone. It remains to be determined if this advantage is enough to provide state-of-the art throughput.

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Ion-sensitive Field-effect Transistors (ISFETs) and Biologically sensitive Field-effect transistors (BioFETs) have potential for applications involving pH and biomolecule sensing. Their previously reported ultra-sensitivity and low Limit of Detection (LOD) promises future applications in several fields, involving DNA sequencing, single-molecule sensing and Lab-on-a-chip (LOC) technologies. However, successful large-scale production of ISFET and BioFET applications have not yet been realised. One of the most restricting factors for commercialization has been the undesired drift of the threshold voltage over time. Hence, several research groups have researched this phenomenon which led to multiple distinct hypotheses on the cause of drift in ISFETs. The parameter that has been used for drift characterization in literature expresses the gate voltage drift at a constant channel current over time in millivolt per hour (mV/h), suggesting a linear time dependency. However, the values obtained for this parameter have been widely varying between different research groups. In this thesis, it is suggested that this single drift characterization parameter is vastly insufficient for proper drift characterization. Therefore, a new framework for drift analysis is developed in which the drift is divided in two components, the initial drift and the eventual drift. The former is parameterized by the initial drift time and initial drift amplitude in this framework. The mV/h drift parameter only makes sense as a linear approximation of the eventual drift. It is suggested that the eventual drift in fact has a power-law time decay. The drift of SiO2-, HfO2- and SiON-FinFETs is characterised using this new framework. In addition, the cause of the initial drift component is analysed. It is found that the initial drift is mostly due to a surface hydration process and is partly voltage-induced. Furthermore, the Reference Electrode (RE) was proven not to influence the drift, in contrast to one of the theories in literature. Finally, several possible influences on the drift are investigated. The salinity of the electrolyte is found to significantly influence the initial drift time and initial drift amplitude. Device scaling is shown not to appreciably influence the drift. Other influences such as buffer swaps, oxide thickness and DNA immobilization in BioFETs are investigated as well.