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Caractérisation et commande de micropinces en silicium pour l'amélioration de la sensibilité paramétrique d'expériences biologiques sur des molécules d'ADN

L'objectif de cette thèse est de réaliser des expériences biologiques sur des molécules d'ADN à l'aide de micropinces en technologie silicium. Les techniques de mesures à l'échelle d'une molécule unique dépendent essentiellement d'outils très complexes à mettre en œuvre et à utiliser. Afin de se diriger vers des analyses systématiques et temps réel, la conception et la fabrication des micropinces MEMS ont été réalisées au sein du laboratoire. Les molécules d'ADN sont attrapées directement en solution par diélectrophorèse, puis des réactions biologiques sur l'ADN sont caractérisées en temps réel par le suivi de la résonance mécanique du système. La résolution des mesures permet alors de détecter la raideur mécanique de 30 molécules de lambda-ADN (i.e. 20 mN/m). Etant donné qu'il est compliqué de fabriquer un nouveau microsystème avec une raideur très faible (< 1 N/m), une commande par retour d'état a été développée afin d'émuler un système plus élastique et plus sensible¬ ¬aux variations de paramètres. Il a été démontré par simulations que la sensibilité peut être améliorée par un facteur 10 quand la fréquence de résonance du système en boucle fermée est divisée par 10 (i.e. en réduisant la raideur effective du système). Nous avons démontré par expérience une amélioration jusqu'à un facteur 2. Cependant, les problèmes sont alors d'obtenir stabilité et robustesse aux perturbations et aux défauts du modèle. Par conséquent, avant d'atteindre la résolution d'une seule molécule d'ADN, les problématiques concernant la modélisation du système et la présence de nombreuses dynamiques ont été étudiées et corrigées dans de but d'une meilleure implémentation de la commande.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00711961
Date04 April 2012
CreatorsLafitte, Nicolas
PublisherUniversité de Franche-Comté
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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