Desarrollo de microsistemas avanzados de análisis mediante integración de micro/nano sensores electroquímicos y detectores ópticos.

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Descripción: El presente proyecto tiene como primer objetivo la integración de (bio)sensores electroquímicos y sistemas ópticos de detección utilizando la tecnología microelectrónica y la tecnología litográfica en base a PDMS (polidimetilsiloxano). Estos sistemas sensores se incluirán en estructuras microfluídicas con el fin de obtener microsistemas avanzados para análisis automático y reproducible de muestras de alimentos. Los (bio)sensores electroquímicos que se desarrollaran serán potenciométricos (ISFETs) y voltamperométricos (amperométricos y UMEAs) para así poder abarcar un amplio espectro de analitos. Los sensores ópticos, en configuración de prisma hueco, serán definidos mediante técnicas de soft-lithography usando PDMS y permitirán detectar absorbancia y fluorescencia. La incorporación de nanotubos de carbono (NTC) activados con grupos funcionales específicos e implementados en los microsensores y estructuras ópticas permitirá la mejora de las propiedades sensoras de éstos (básicamente una mayor sensibilidad) y el desarrollo de biosensores de alta especificidad. Se evaluará el desarrollo de cristales fotónicos (PC) en base a nanotubos de carbono con el objetivo de incrementar las propiedades ópticas y la respuesta de los sensores ópticos. Los sistemas sensores estudiados se utilizarán junto con herramientas informáticas de procesamiento de la señal desarrollando lo que se denomina lenguas electrónicas. Estos sistemas permiten aplicaciones simples, de medida directa, tanto en la identificación y clasificación de variedades (en similitud con un experto catador) como en la cuantificación de especies químicas. Las herramientas quimiométricas aplicadas variaran en función del objetivo propuesto. Se aplicará el Análisis en Componente Principal (PCA) para la identificación o clasificación inicial, Análisis de Discriminante Lineal (LDA) para el reconocimiento de las pautas mostradas por las muestras y Redes Neuronales Artificiales para aplicaciones tanto cualitativas como cuantitativas. Estas lenguas electrónicas se aplicaran al análisis de vinos con el fin de poder clasificar los vinos según sus características organolépticas, denominación de origen, variedad de uva, etc.

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