Fabrication and laser patterning of polystyrene optical oxygen sensor films for lab-on-a-chip applications
Notice bibliographique
Résumé
We present a novel and simple method for patterning oxygen-sensitive polystyrene thin films and demonstrate its potential for integration with microfluidic lab-on-a-chip devices. Optical oxygen sensing films composed of polystyrene with an embedded luminescent oxygen-sensitive dye present a convenient option for the measurement of oxygen levels in microfluidic and lab-on-a-chip devices; however, patterning and integrating the films with poly(dimethylsiloxane) (PDMS) microfluidic devices has proven difficult due to a residue after dry etch patterning that inhibits subsequent PDMS bonding. Our new method uses mask-less laser ablation by a commercial laser ablation system to define the outline of the structures and subsequent bulk film removal by aqueous lift-off. Because the bulk film is peeled or lifted off of the substrate rather than etched, the process is compatible with standard PDMS plasma bonding. We used ToF-SIMS analysis to investigate how laser ablation facilitates this fabrication process as well as why dry etching polystyrene inhibits PDMS plasma bonding. The results of this analysis showed evidence of chemical species formed during the laser ablation and dry etching processes that can produce these effects. Our new method's mask-less nature, simplicity, speed, and compatibility with PDMS bonding make it ideally suited for single-use lab-on-a-chip applications. To demonstrate the method's compatibility with PDMS microfluidics, we also present a demonstration of the sensors' integration into a microfluidic oxygen gradient generator device.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».