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Enregistrement W2787503494 · doi:10.1021/acs.langmuir.7b04051

Flow-Driven Assembly of Microcapsules into Three-Dimensional Towers

2018· article· en· W2787503494 sur OpenAlexaff
Henry Shum, Anna C. Balazs

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésFlow (mathematics)NanotechnologyMaterials scienceChemistryChemical engineeringMechanicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By harnessing biochemical signaling and chemotaxis, unicellular slime molds can aggregate on a surface to form a long, vertical stalk. Few synthetic systems can self-organize into analogous structures that emerge out of the plane. Through computational modeling, we devise a mechanism for assembling tower-like structures using microcapsules in solution as building blocks. In the simulations, chemicals diffusing from a central patch on a surface produce a concentration gradient, which generates a radially directed diffusioosmotic flow along the surface toward the center. This toroidal roll of a fluid pulls the microcapsules along the surface and lifts them above the patch. As more capsules are drawn toward the patch, some units are pushed off the surface but remain attached to the central microcapsule cluster. The upward-directed flow then draws out the cluster into a tower-like shape. The final three-dimensional (3D) structure depends on the flow field, the attractive capsule-capsule and capsule-surface interaction strengths, and the sedimentation force on the capsules. By tuning these factors, we can change the height of the structures that are produced. Moreover, by patterning the areas of the wall that are attractive to the capsules, we can form multiple vertical strands instead of a single tower. Our approach for flow-directed assembly can permit the growth of reconfigurable, 3D structures from simple subunits.

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 seuil0,005

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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