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Enregistrement W1927411663 · doi:10.1039/c5an00909j

An instrument-free, screen-printed paper microfluidic device that enables bio and chemical sensing

2015· article· en· W1927411663 sur OpenAlexaff
Saeed Mohammadi, Masatoshi Maeki, Reza M. Mohamadi, Akihiko Ishida, Hirofumi Tani, Manabu Tokeshi

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesHokkaido UniversityMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésPolydimethylsiloxaneMicrofluidicsChromatographyBovine serum albuminInkwellAqueous solutionPolymerBuffer (optical fiber)Screen printingMaterials scienceNanotechnologyChemistryComputer scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a simple and instrument-free screen-printing method to fabricate hydrophilic channels by patterning polydimethylsiloxane (PDMS) onto chromatography paper. Clearly recognizable border lines were formed between hydrophilic and hydrophobic areas. The minimum width of the printed channel to deliver an aqueous sample was 600 μm, as obtained by this method. Fabricated microfluidic paper-based analytical devices (μPADs) were tested for several colorimetric assays of pH, glucose, and protein in both buffer and artificial urine samples and results were obtained in less than 30 min. The limits of detection (LODs) for glucose and bovine serum albumin (BSA) were 5 mM and 8 μM, respectively. Furthermore, the pH values of different solutions were visually recognised with the naked eye by using a sensitive ink. Ultimately, it is expected that this PDMS-screen-printing (PSP) methodology for μPADs can be readily translated to other colorimetric detection and hydrophilic channels surrounded by a hydrophobic polymer can be formed to transport fluids toward target zones.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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