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Enregistrement W1984992661 · doi:10.1109/tmag.2013.2265379

Planar Microcoil Array Based Temperature-Controllable Lab-on-Chip Platform

2013· article· en· W1984992661 sur OpenAlexaff
Yushan Zheng, Mohamad Sawan

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Magnetics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrocoilMicrofluidicsPlanarChipLab-on-a-chipMaterials scienceJoule heatingComputer scienceMechanical engineeringOptoelectronicsNanotechnologyElectrical engineeringElectromagnetic coilEngineeringComposite materialComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present the design and implementation of a planar microcoil array based temperature-controllable Lab-on-chip (LoC) platform for magnetic bead manipulation. Magnetic beads are used as the solid phase carriers of bioparticles and microcoil array acts as the scattered magnetic field source to manipulate the magnetic beads in microfluidics. Meanwhile, the Joule heat issue, which is inevitable and often considered a drawback of electromagnetic LoC applications, is analyzed and proved to be controllable using our proposed current supply method. With this method, microcoil can be used as a heat source to keep the temperature of microfluidic within the safe range for bioparticles, saving the external incubator. To verify the concept, a polyimide substrate LoC platform was fabricated and tested. Taking advantage of the commercially available process, it is standard and mass-producible. Experimental results show that both individual single bead and mass beads varying from 1$\mu{\rm m}$to 2$\mu{\rm m}$can be manipulated with acceptable current consumption, while temperature can be maintained in a safe range.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,172 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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