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Enregistrement W2783109257 · doi:10.14447/jnmes.v18i4.355

Investigation on the Electrochemical Manipulation of Bio-Molecules in Glass Nanofluidic Channels

2015· article· en· W2783109257 sur OpenAlexvenueno aff
Kun Liu, Ming Hao, Donghui Meng, Xujie Wan, SW Xiao, Songgang Sun, Dongyang Wang, Dechun Ba

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologyFabricationNanofluidicsMaterials scienceNanoscopic scaleEtching (microfabrication)MicrofluidicsNanometreIsotropic etchingScanning electron microscopeLayer (electronics)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the size of microfluidic channel further shrinks to nanometer, the dimension is approximate to biomolecules as well as Debye length (DL). Great deals of phenomena which do not exist in the usual world will appear. The overlapping of electrical double layers (EDL) in the channel and the increasing of the viscosity are such good examples. All of these phenomena lead to the fundamental research such as colloid science, transport process and micro/nanoscale hydrodynamics. It demands more advanced technique for micro/nanoscale design and fabrication as the channels downing to nanometer scale. In this work, molecular dynamics was adopted to calculate the transport of proteins and water molecules in nanofluidic channels. New methods of nanochannel fabrication were developed based on glass substrate. Glass nanochips were achieved via ultraviolet lithography and wet chemical etching. The channel depth could be adjusted by controlling the etching time. Finally the scanning electron microscope (SEM) and surface profiler were used to characterize the shape and surface morphology of the nanochannel in detail. This study presents the feasibility of such design and fabrication methods, which gives an interesting exploration for the application of nanofluidic technology.

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)0,000
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 seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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