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A multi-spot light-addressable potentiometric sensor (LAPS), which belongs to the family of semiconductor field-effect devices, was applied for label-free detection of double-stranded deoxyribonucleic acid (dsDNA) molecules by their intrinsic molecular charge. To reduce the distance between the DNA charge and sensor surface and thus, to enhance the electrostatic coupling between the dsDNA molecules and the LAPS, the negatively charged dsDNA molecules were electrostatically adsorbed onto the gate surface of the LAPS covered with a positively charged weak polyelectrolyte layer of PAH (poly(allylamine hydrochloride)). The surface potential changes in each spot of the LAPS, induced by the layer-by-layer adsorption of a PAH/dsDNA bilayer, were recorded by means of photocurrent-voltage and constant-photocurrent measurements. In addition, the surface morphology of the gate surface before and after consecutive electrostatic adsorption of PAH and dsDNA layers was studied by atomic force microscopy measurements. Moreover, fluorescence microscopy was used to verify the successful adsorption of dsDNA molecules onto the PAH-modified LAPS surface. A high sensor signal of 25 mV was registered after adsorption of 10 nM dsDNA molecules. The lower detection limit is down to 0.1 nM dsDNA. The obtained results demonstrate that the PAH-modified LAPS device provides a convenient and rapid platform for the direct label-free electrical detection of in-solution hybridized dsDNA molecules.
Smoothed Finite Element Methods for Nonlinear Solid Mechanics Problems: 2D and 3D Case Studies
(2016)
The Smoothed Finite Element Method (SFEM) is presented as an edge-based and a facebased techniques for 2D and 3D boundary value problems, respectively. SFEMs avoid shortcomings of the standard Finite Element Method (FEM) with lower order elements such as overly stiff behavior, poor stress solution, and locking effects. Based on the idea of averaging spatially the standard strain field of the FEM over so-called smoothing domains SFEM calculates the stiffness matrix for the same number of degrees of freedom (DOFs) as those of the FEM. However, the SFEMs significantly improve accuracy and convergence even for distorted meshes and/or nearly incompressible materials.
Numerical results of the SFEMs for a cardiac tissue membrane (thin plate inflation) and an artery (tension of 3D tube) show clearly their advantageous properties in improving accuracy particularly for the distorted meshes and avoiding shear locking effects.
Analysis of the long-term effect of the MBST® nuclear magnetic resonance therapy on gonarthrosis
(2016)
Hintergrund
Die Anwendung und das Verständnis von Statistik sind sehr wichtig für die biomedizinische Forschung und für die klinische Praxis. Dies gilt insbesondere auch zur Abschätzung der Möglichkeiten unterschiedlichster Diagnostik- und Therapieoptionen beim Glaukom. Die scheinbare Komplexität der Statistik, die zum Teil dem „gesunden Menschenverstand“ zu widersprechen scheint, zusammen mit der nur vorsichtigen Akzeptanz der Statistik bei vielen Medizinern können zu bewussten und unbewussten Manipulationen bei der Datendarstellung und -interpretation führen.
Ziel der Arbeit
Ziel ist die verständliche Darstellung einiger typischer Fehler in der medizinisch-statistischen Datenbehandlung.
Material und Methoden
Anhand hypothetischer Beispiele aus der Glaukomdiagnostik erfolgen die Darstellung der Wirkung eines hypotensiven Medikamentes sowie die Beurteilung der Ergebnisse eines diagnostischen Tests. Es werden die typischsten statistischen Einsatzbereiche und Irrtumsquellen ausführlich und verständlich analysiert
Ergebnisse
Mechanismen von Datenmanipulation und falscher Dateninterpretation werden aufgeklärt. Typische Irrtumsquellen bei der statistischen Auswertung und Datendarstellung werden dabei erläutert.
Schlussfolgerungen
Die erläuterten praktischen Beispiele zeigen die Notwendigkeit, die Grundlagen der Statistik zu verstehen und korrekt anwenden zu können. Fehlendes Grundlagenwissen und Halbwissen der medizinischen Statistik können zu folgenschweren Missverständnissen und falschen Entscheidungen in der medizinischen Forschung, aber auch in der klinischen Praxis führen.