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Enregistrement W2031149772 · doi:10.1039/c3lc41199k

End-faced waveguide mediated optical propulsion of microspheres and single cells in a microfluidic device

2013· article· en· W2031149772 sur OpenAlexafffund
Lothar Lilge, Duoaud Shah, Luc Charron

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésWaveguideMicrofluidicsOptical forceCapillary actionMaterials scienceOptical tweezersScatteringOptoelectronicsOpticsNanotechnologyPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single cell transport in microfluidic devices is a topic of interest as their utility is becoming appreciated by cell and molecular biologist. Cell transport should minimize mechanical stress due to friction or pressure gradients. Optical forces have the advantage of applying their forces across the cell volume and not only at the cell membrane and are thus preferable. Optical pushing by scattering force is a suitable candidate so highly dependent on the photon irradiance field inside the propagation capillary which in turn is determined by the waveguide properties delivering the radiation pressure. Here we present a numerical approach to predict the optical scattering force, speed and trajectory of cells as a function of waveguide and propagation capillary geometry. Experimental verification of the simulation approach is demonstrated using polystyrene microspheres and leukemia cells. Effects of optical fibre to waveguide alignment, capillary wall angle and temperature on the dynamic viscosity on speed and position of the microspheres and cells inside the propagation capillary are demonstrated.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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