Autonomous microfluidic capillaric circuits replicated from 3D-printed molds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We recently developed capillaric circuits (CCs) - advanced capillary microfluidic devices assembled from capillary fluidic elements in a modular manner similar to the design of electric circuits (Safavieh & Juncker, Lab Chip, 2013, 13, 4180-4189). CCs choreograph liquid delivery operations according to pre-programmed capillary pressure differences with minimal user intervention. CCs were thought to require high-precision micron-scale features manufactured by conventional photolithography, which is slow and expensive. Here we present CCs manufactured rapidly and inexpensively using 3D-printed molds. 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 CCs by a combination of modelling and experimentation. The functionality and reliability of 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 retention burst valves that encode sequential liquid delivery using capillary pressure differences encoded by systematically varied heights and widths. Using an electrical circuit analogue of the CC, we established design rules to ensure strictly sequential liquid delivery. CCs autonomously delivered eight liquids in a pre-determined sequence in <7 min. Taken together, our results demonstrate that 3D-printing lowers the bar for other researchers to access capillary microfluidic valves and CCs for autonomous liquid delivery with applications in diagnostics, research and education.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle