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Enregistrement W2511964742 · doi:10.1039/c6lc00764c

Autonomous microfluidic capillaric circuits replicated from 3D-printed molds

2016· article· en· W2511964742 sur OpenAlexafffund
Ayokunle O. Olanrewaju, Alessandra Robillard, Milad Dagher, David Juncker

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, IrvineNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésMicrofluidicsFluidicsElectronic circuitModular designCapillary actionLab-on-a-chipNanotechnologyMaterials scienceComputer scienceEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations91
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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