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Enregistrement W2013683062 · doi:10.1109/iecon.2012.6389256

Light-driven hydrogel microvalve based on BR proton pumps

2012· article· en· W2013683062 sur OpenAlexaff
Khaled M. Al-Aribe, George K. Knopf, Amarjeet Bassi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacteriorhodopsinMaterials scienceMicrochannelFabricationPolymerMicrofluidicsMethacrylateSubstrate (aquarium)Ionic bondingOptoelectronicsNanotechnologyMembraneActuatorChemical engineeringMonomerIonChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regulating the directional flow of very small quantities of fluid along narrow microchannels has been an on-going challenge for Lab-on-a-Chip (LOC) technologies. The control and precise delivery of minute quantities of liquid is often accomplished by an externally controlled microvalve. A thin porous photoelectric film that controls the expansion and contraction of an ionic polymer actuator, or hydrogel microvalve, is described in this paper. The light driven transducer is comprised of an ultra-thin layer of oriented photosensitive bacteriorhodopsin (bR) purple membrane (PM) patches which are self-assembled on a bio-functionalized gold (Au) coated porous anodic alumina substrate. When exposed to visible light, the proton pumps formed by the bR PMs generate a unidirectional flow of ions through the very tiny pores of the Aucoated substrate altering the pH of two separated ionic solutions. The change in pH in the target solution is sufficient to induce isomotic pressure within the hydrogel microvalve and drive volume expansion. Preliminary experiments are performed using the light-driven proton pumps and an ionic hydrogel microvalve constructed from 2-hydroxyethyl methacrylate (HEMA) and acrylic acid (AA) monomers. The investigative study shows that an 8μm gap in a microchannel could be closed using a focused light beam. Further studies are, however, required to optimize important design parameters and fabrication steps to improve performance.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,272 · 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
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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