Liquid polystyrene: a room-temperature photocurable soft lithography compatible pour-and-cure-type polystyrene
Notice bibliographique
Résumé
Materials matter in microfluidics. Since the introduction of soft lithography as a prototyping technique and polydimethylsiloxane (PDMS) as material of choice the microfluidics community has settled with using this material almost exclusively. However, for many applications PDMS is not an ideal material given its limited solvent resistance and hydrophobicity which makes it especially disadvantageous for certain cell-based assays. For these applications polystyrene (PS) would be a better choice. PS has been used in biology research and analytics for decades and numerous protocols have been developed and optimized for it. However, PS has not found widespread use in microfluidics mainly because, being a thermoplastic material, it is typically structured using industrial polymer replication techniques. This makes PS unsuitable for prototyping. In this paper, we introduce a new structuring method for PS which is compatible with soft lithography prototyping. We develop a liquid PS prepolymer which we term as "Liquid Polystyrene" (liqPS). liqPS is a viscous free-flowing liquid which can be cured by visible light exposure using soft replication templates, e.g., made from PDMS. Using liqPS prototyping microfluidic systems in PS is as easy as prototyping microfluidic systems in PDMS. We demonstrate that cured liqPS is (chemically and physically) identical to commercial PS. Comparative studies on mouse fibroblasts L929 showed that liqPS cannot be distinguished from commercial PS in such experiments. Researchers can develop and optimize microfluidic structures using liqPS and soft lithography. Once the device is to be commercialized it can be manufactured using scalable industrial polymer replication techniques in PS--the material is the same in both cases. Therefore, liqPS effectively closes the gap between "microfluidic prototyping" and "industrial microfluidics" by providing a common material.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».