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Enregistrement W2162218402 · doi:10.1039/c3lc50691f

Capillarics: pre-programmed, self-powered microfluidic circuits built from capillary elements

2013· article· en· W2162218402 sur OpenAlexafffund
Roozbeh Safavieh, David Juncker

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésCapillary actionMicroscale chemistryMicrofluidicsElectronic circuitFluidicsFlow (mathematics)Computer scienceResistorBiological systemNanotechnologyMaterials scienceEngineeringElectrical engineeringMechanicsVoltagePhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microfluidic capillary systems employ surface tension effects to manipulate liquids, and are thus self-powered and self-regulated as liquid handling is structurally and chemically encoded in microscale conduits. However, capillary systems have been limited to perform simple fluidic operations. Here, we introduce complex capillary flow circuits that encode sequential flow of multiple liquids with distinct flow rates and flow reversal. We first introduce two novel microfluidic capillary elements including (i) retention burst valves and (ii) robust low aspect ratio trigger valves. These elements are combined with flow resistors, capillary retention valves, capillary pumps, and open and closed reservoirs to build a capillary circuit that, following sample addition, autonomously delivers a defined sequence of multiple chemicals according to a preprogrammed and predetermined flow rate and time. Such a circuit was used to measure the concentration of C-reactive protein. This work illustrates that as in electronics, complex capillary circuits may be built by combining simple capillary elements. We define such circuits as "capillarics", and introduce symbolic representations. We believe that more complex circuits will become possible by expanding the library of building elements and formulating abstract design rules.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations196
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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