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Enregistrement W2007773113 · doi:10.1039/c3lc00020f

An electrochemical Lab-on-a-CD system for parallel whole blood analysis

2013· article· en· W2007773113 sur OpenAlexafffund
Tingjie Li, Yaxi Fan, Cheng Yang, Jun Yang

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWhole bloodBioanalysisComputer scienceProcess engineeringLab-on-a-chipBiochemical engineeringNanotechnologyChemistryMicrofluidicsEngineeringChromatographyMaterials scienceBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lab-on-a-CD, as a main branch of Lab-on-a-chip technology, has led to several very successful commercial products. Most of these existing Lab-on-a-CD systems present complex system designs and thus are relatively expensive. In this work, we have developed a simple but robust Lab-on-a-CD system for parallel whole blood analyses. This Lab-on-a-CD system incorporates electrochemical bioanalysis and a simple blood sample separation mechanism into the centrifugal platform, and thus reduces the system's complexity. To demonstrate the applicability, the system was applied to perform basic metabolic panel tests, for example, the concentrations of glucose, lactate and uric acids of whole blood samples. Using only 16 μL of whole blood, within a few minutes, the Lab-on-a-CD system could produce results that agreed in general with the data by a conventional system. Therefore, this proof-of-concept Lab-on-a-CD system has demonstrated the potential to become a robust and simple-to-use device for parallel blood analyses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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