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Enregistrement W2046442525 · doi:10.1063/1.3687381

Hydrogel discs for digital microfluidics

2012· article· en· W2046442525 sur OpenAlexafffund
Lindsey K. Fiddes, Vivienne N. Luk, Sam H. Au, Alphonsus H. C. Ng, Victoria Luk, Eugenia Kumacheva, Aaron R. Wheeler

Notice bibliographique

RevueBiomicrofluidics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMicrofluidicsSelf-healing hydrogelsMicroreactorNanotechnologyPolymerDigital microfluidicsMaterials scienceReagentChemistryElectrodePolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogels are networks of hydrophilic polymer chains that are swollen with water, and they are useful for a wide range of applications because they provide stable niches for immobilizing proteins and cells. We report here the marriage of hydrogels with digital microfluidic devices. Until recently, digital microfluidics, a fluid handling technique in which discrete droplets are manipulated electromechanically on the surface of an array of electrodes, has been used only for homogeneous systems involving liquid reagents. Here, we demonstrate for the first time that the cylindrical hydrogel discs can be incorporated into digital microfluidic systems and that these discs can be systematically addressed by droplets of reagents. Droplet movement is observed to be unimpeded by interaction with the gel discs, and gel discs remain stationary when droplets pass through them. Analyte transport into gel discs is observed to be identical to diffusion in cases in which droplets are incubated with gels passively, but transport is enhanced when droplets are continually actuated through the gels. The system is useful for generating integrated enzymatic microreactors and for three-dimensional cell culture. This paper demonstrates a new combination of techniques for lab-on-a-chip systems which we propose will be useful for a wide range of applications.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,005

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations44
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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