Reconfigurable Prototyping Microfluidic Platform for DEP Manipulation and Capacitive Sensing
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a new rapid prototyping platform dedicated to dielectrophoretic microfluidic manipulation and capacitive cell sensing. The proposed platform offers a reconfigurable design including 4 independently programmable output channels to be distributed across 64 electrodes. Although its range of frequency covers up to 3.4 MHz, signal amplitude accuracy ( +/-10%) was demonstrated for frequencies up to 1 MHz and channel-to-channel phase shift setting was stable up to 1.5 MHz. A test of maximum resistive load showed a 10% attenuation of a 12 V peak-to-peak signal with a 22 Ω load. The platform has an advanced capacitive sensor to measure capacitance variation between in-channel electrodes with a sampling frequency up to 5 kH z. Experimental data of capacitive sensor showed a sensitivity of 100 fF. The sensor can be extended to 4 parallel measurements with lower frequency. We also present a new assembly technique for reusable microfluidic chip based on anisotropic adhesive conductive film, epoxy and PDMS. The proposed platform provides a wide range of control signals depending on the type of manipulation as sine, rectangular or square wave. The frequency range is extendible up to 3.4 MHz, in addition to a programmable phase shift circuit with a minimum phase step of 3.6(°) for each signal.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».