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Enregistrement W2800612848 · doi:10.1115/1.4040134

Fabricationof a Cell Culture Plate With a Three-Dimensional Printed Mold and Thermal Analysis of PDMS-BasedCasting Process

2018· article· en· W2800612848 sur OpenAlexaff
Myo Min Zaw, William D. Hedrich, Timothy Munuhe, Mohamad Hossein Banazadeh, Hongbing Wang, S. Andrew Gadsden, Liang Zhu, Ronghui Ma

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermal Science and Engineering Applications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Maryland, Baltimore County
Mots-clésMaterials scienceMoldPolydimethylsiloxaneComposite materialCuring (chemistry)FabricationThermal expansionCastingThermal analysisBiocompatibilityThermal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polydimethylsiloxane (PDMS)-based casting method was used to fabricate PDMS cell culture platforms with molds printed by a fused deposition modeling (FDM) printer. Cell viability study indicated that the produced plates have the suitable biocompatibility, surface properties, and transparency for cell culture purposes. The molds printed from acrylonitrile-butadiene-syrene (ABS) were reusable after curing at 65 °C, but were damaged at 75 °C. To understand thermal damage to the mold at elevated temperatures, the temperature distribution in an ABS mold during the curing process was predicted using a model that considers conduction, convection, and radiation in the oven. The simulated temperature distribution was consistent with the observed mold deformation. As the maximum temperature difference in the mold did not change appreciably with the curing temperature, we consider that the thermal damage is due to the porous structure that increases the thermal expansion coefficient of the printed material. Our study demonstrated that FDM, an affordable and accessible three-dimensional (3D) printer, has great potential for rapid prototyping of custom-designed cell culture devices for biomedical research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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