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Enregistrement W2161352696 · doi:10.1002/smll.201202915

Large Dynamic Range Digital Nanodot Gradients of Biomolecules Made by Low‐Cost Nanocontact Printing for Cell Haptotaxis

2013· article· en· W2161352696 sur OpenAlexafffund
Sébastien G. Ricoult, Mateu Pla‐Roca, Roozbeh Safavieh, G. Monserratt Lopez‐Ayon, Peter Grütter, Timothy E. Kennedy, David Juncker

Notice bibliographique

RevueSmall · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNanodotMaterials scienceNanotechnologyBiomoleculeFlexibility (engineering)InkwellOptoelectronicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel method is introduced for ultrahigh throughput and ultralow cost patterning of biomolecules with nanometer resolution and novel 2D digital nanodot gradients (DNGs) with mathematically defined slopes are created. The technique is based on lift-off nanocontact printing while using high-resolution photopolymer stamps that are rapidly produced at a low cost through double replication from Si originals. Printed patterns with 100 nm features are shown. DNGs with varying spacing between the dots and a record dynamic range of 4400 are produced; 64 unique DNGs, each with hundreds of thousands of dots, are inked and printed in 5.5 min. The adhesive response and haptotaxis of C2C12 myoblast cells on DNGs demonstrated their biofunctionality. The great flexibility in pattern design, the massive parallel ability, the ultra low cost, and the extreme ease of polymer lift-off nanocontact printing will facilitate its use for various biological and medical 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 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)0,000
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations19
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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