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Design of an interface to allow microfluidic electrophoresis chips to drink from the fire hose of the external environment

2001· article· en· W2154883443 sur OpenAlexaff
Said Attiya, Abebaw B. Jemere, Thompson Tang, Glen Fitzpatrick, K. Seiler, Nghia Chiem, D. Jed Harrison

Notice bibliographique

RevueElectrophoresis · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensMicralyneUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrokinetic phenomenaMicrofluidicsVolumetric flow rateCapillary electrophoresisAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceFlow (mathematics)ElectrophoresisChemistryChromatographyMechanicsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An interface design is presented that facilitates automated sample introduction into an electrokinetic microchip, without perturbing the liquids within the microfluidic device. The design utilizes an interface flow channel with a volume flow resistance that is 0.54-4.1 x 10(6) times lower than the volume flow resistance of the electrokinetic fluid manifold used for mixing, reaction, separation, and analysis. A channel, 300 microm deep, 1 mm wide and 15-20 mm long, was etched in glass substrates to create the sample introduction channel (SIC) for a manifold of electrokinetic flow channels in the range of 10-13 microm depth and 36-275 microm width. Volume flow rates of up to 1 mL/min were pumped through the SIC without perturbing the solutions within the electrokinetic channel manifold. Calculations support this observation, suggesting a leakage flow to electroosmotic flow ratio of 0.1:1% in the electrokinetic channels, arising from 66-700 microL/min pressure-driven flow rates in the SIC. Peak heights for capillary electrophoresis separations in the electrokinetic flow manifold showed no dependence on whether the SIC pump was on or off. On-chip mixing, reaction and separation of anti-ovalbumin and ovalbumin could be performed with good quantitative results, independent of the SIC pump operation. Reproducibility of injection performance, estimated from peak height variations, ranged from 1.5-4%, depending upon the device design and the sample composition.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations100
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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