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Enregistrement W2010307454 · doi:10.1021/ac401150q

Digital Microfluidics: An Emerging Sample Preparation Platform for Mass Spectrometry

2013· review· en· W2010307454 sur OpenAlexafffund
Andrea E. Kirby, Aaron R. Wheeler

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2013
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésMicroscale chemistryMicrofluidicsChemistryMicroreactorDigital microfluidicsMass spectrometrySample preparationNanotechnologyMerge (version control)Sample (material)ChromatographyProcess engineeringAnalytical Chemistry (journal)ElectrodeComputer scienceEngineeringMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass spectrometry (MS) has become an indispensable tool for laboratory science, but a drawback is the laborious sample processing required before MS analysis. Digital microfluidics (DMF), a microscale liquid handling technique characterized by the manipulation of fluid droplets on open electrode arrays, presents a potential solution to this problem. In DMF, discrete droplets can be made to merge, mix, split, and dispense from reservoirs. Since droplets are manipulated individually and act as discrete microreactors, DMF is well suited for microscale sample processing. Coupling the versatility of MS analysis with DMF sample handling has been beneficial for a number of DMF-based applications, including proteomics, chemical synthesis, and clinical diagnostics. In this review, we provide a summary of efforts to integrate these two technologies, focusing on examples of both off-line and in-line MS analysis for DMF sample processing.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations73
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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