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弓箭手改善生物芯片的可行性
在设计生物芯片时，弓箭手需要确保在同一芯片上的石墨烯场效应晶体管（GFET）之间的钾测试结果不会显着变化。在过去的几个月中，弓箭手团队一直在努力减少同一芯片GFET之间的测试结果的变化。这是通过在功能化过程中执行的弓箭手内部过程的开发来实现的，以使GFETS成钾传感器。这项工作已导致片上设备可变性的显着降低到1.5％。通过将变异性降低到1.5％的弓箭手现在能够在生物芯片发育中移动下一个阶段并开始对人类血液的测试。
弓箭手授予密钥生物芯片专利
石墨烯是一种碳的形式，具有许多有用的属性，包括低分子质量，极大的表面积，高热和电导率以及出色的机械强度。然而，阻止石墨烯广泛使用的一个局限性是其化学鲁棒性，在将无机分子连接到石墨烯表面上很难。
弓箭手验证了微型生物芯片GFET设计以改进
晶圆被切成丁，在阿切尔的外包半导体组件和测试（“ OSAT”）合作伙伴，日本的AOI电子产品中。OSAT过程包括该专用晶圆组件的成型，迪士和铅框架设计。这些新功能是推进生物芯片开发以与微型GFET芯片传感器设计相连和集成的关键。
弓箭手将新的Biochip GFET设计用于制造
这项最新作品建立在较早的GFET设计制造里程碑上，包括与德国铸造厂一起运行的MPW（ASXAnn。2023年11月9日），在荷兰的一个铸造厂奔跑的整个四英寸晶圆（ASXAnn。2023年9月14日），在西班牙铸造厂进行了六英寸的晶圆。Archer最近还通过大小的尺寸降低了其生物芯片GFET芯片设计，将小型芯片设计发送给了荷兰的铸造伙伴（ASXAnn。2024年3月11日）。
用微流体生物芯片进行样品制备的关键
摘要 - 微流体生物芯片最近在微型芯片上自动化各种生化方案时具有重要的希望和多功能性。样品制备涉及将流体与小规模的指定目标比的混合，这是这些协议的重要组成部分。算法与基础混合模型，混合序列和流体体系结构紧密相互交织。尽管在文献中已经研究了许多混合模型，但它们对混合步骤动态的影响迄今尚未完全了解。在本文中，我们表明可以根据整数的主要分解来设想各种混合模型，从而在混合算法，芯片体系结构和性能之间建立联系。这种见解导致了提出的基于分解的稀释算法（FACDA）的开发，该算法（FACDA）考虑了适用于微电极 - 点阵列（MEDA）生物芯片的广义混合模型。它进一步导致目标体积稀释算法（TVODA），以满足用户对给定音量的输出的需求。我们在确定混合序列的同时，在满足能力模量理论（SMT）的结构上提出了优化问题。对大量测试箱的仿真结果表明，对于反应物成本，混合时间和废物产生，FACDA和TVODA的最先进的MEDA生物芯片的最先进稀释算法。