3D-Printed Autonomous Capillaric Circuits <sup>†</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Capillaric circuits (CCs) are advanced capillary microfluidic devices that move liquids in complex pre-programmed sequences without external pumps and valves-relying instead on microfluidic control elements powered by capillary forces. CCs were thought to require high-precision micro-scale features manufactured by photolithography in a cleanroom, which is slow and expensive. Here we present rapidly and inexpensively 3D-printed autonomous CCs. Molds for CCs were fabricated with a benchtop 3D-printer, Poly(dimethylsiloxane) replicas were made, and fluidic functionality was verified with aqueous solutions. We established design rules for 3D-printed CCs by a combination of modelling and experimentation. The functionality and reliability of 3D-printed trigger valves-an essential fluidic element that stops one liquid until flow is triggered by a second liquid-was tested for different geometries and different solutions. Trigger valves with geometries up to 80-fold larger than cleanroom-fabricated ones were found to function reliably. We designed 3D-printed retention burst valves that encode sequential liquid drainage and delivery using capillary pressure differences encoded by varying valve height and width. Using an electrical circuit analogue of the CC, we established circuit design rules for ensuring strictly sequential liquid delivery. We realized a 3D-printed CC with reservoir volumes 60 times larger than cleanroom-fabricated circuits and autonomously delivered eight liquids in a pre-determined sequence in < 7 min, exceeding the number of sequentially-encoded, self-regulated fluidic delivery events apreviously reported. Taken together, our results demonstrate that 3D-printing enables rapid prototyping of reliable CCs with improved functionality and potential applications in diagnostics, research and education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».