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Enregistrement W2791344445 · doi:10.1149/ma2018-01/42/2429

(Invited) Engineering the Bio-Interface at the Nanoscale for Diagnostics and Therapeutics Applications

2018· article· en· W2791344445 sur OpenAlexaff
Tohid F. Didar

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologyMicrofluidicsInterface (matter)Point of careBiocompatible materialMaterials scienceComputer scienceEngineeringBiomedical engineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Miniaturized platforms such as micro/nano patterned interfaces and microfluidic devices provide powerful tools to study biological phenomena at micro and nano scale and to develop novel technologies for a variety of biomedical applications such as point of care diagnostics, cell sorting and dug discovery. The biological/non-biological interface system is an important cornerstone for the fabrication of biomedical devices. Platforms as diverse as lab-on-chip and point-of-care diagnostics, 3D tissue culture scaffolds, organs-on-chips and implants all rely on the effective interaction of cells and/or bio-recognition elements (proteins/peptides, enzymes, antibodies, etc.) with non-biological surfaces. An overview of our research on micro/nano-scale design of novel biomedical coatings and their integration into medical devices such as biosensors, catheters, vascular grafts as well as flexible sensing interfaces will be presented. More specifically, I will discuss our recently developed technologies for the design and development of devices with omniphobic lubricant-infused coatings that provide simultaneous repellency and targeted binding of desired biological species where bio-fouling and coagulation is minimized.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,041

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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