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Enregistrement W2120966636 · doi:10.1016/j.jala.2006.05.010

Liquid-Handling Technology and the Method of Electrostatic Drop Transfer to Improve Dispensing Performance

2006· article· en· W2120966636 sur OpenAlexaff
Nahid N. Jetha, Andre Marziali

Notice bibliographique

RevueJALA Journal of the Association for Laboratory Automation · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyringeProcess engineeringDrop (telecommunication)ThroughputSample (material)Computer scienceTransfer (computing)NanotechnologyMaterials scienceSimulationEngineeringMechanical engineeringChromatographyChemistryTelecommunicationsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid handling is a critical component of highly parallel processes such as high-throughput screening (HTS) and genomic analysis. Such processes require the use of smaller sample volumes and the ability to dispense without contact, driving the development of a variety of liquid-handling technologies to meet these needs. Such technologies have associated advantages and disadvantages, which makes choice of the right system application dependent. Syringe technology remains the most cost effective and versatile. It suffers, however, from the inability to dispense submicroliter volumes without contact. We provide a brief overview of liquid-handling technology, and present a new method of sample transfer based on electrostatic forces (Jetha, N. N.; Marziali, A. Electrostatic device for active transfer of submicroliter samples from syringe pipettors. BioTechniques. 2006, 40, 148–151) that can be incorporated into liquid-handling systems, enabling highly accurate and repeatable non-contact dispensing of submicroliter volumes. (JALA 2006;11:278–80)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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