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Enregistrement W2803820029

PMMA Microfluidics Devices Fabrications and its Application in Electrophoresis

2010· article· en· W2803820029 sur OpenAlexaff
Sumanpreetz K. Chhina, Mona Rahbar, Aminreza Ahari Kaleibar, P. Li, M. Parameswaran

Notice bibliographique

RevueCMBES Proceedings · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidicsMaterials scienceNanotechnologyCleanroomSoft lithographyLab-on-a-chipFabrication
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is believed that Lab-on-chip microfluidics technology is the key to powerful new diagnostic instruments. These microfluidics devices are conventionally made from glass and silicon. However, polymers such as Polymethylmethacrylate (PMMA) have several advantages such as much lower fabrication costs and complexity.  In addition to the lower cost of the raw material these plastic substrates can be patterned using a wide variety of methods, including laser ablation, hot embossing, reactive ion etching and deep UV lithography. Therefore, there is a great demand to develop plastic diagnostics devices that would allow early diagnosis of disease by using easy to collect body fluids. This project deals with characterising the electrophoretic protein separation on laser machined PMMA (Plexiglas) microfluidic channels. This microfluidic unit will serve as a foundation for the protein analysis. Detection of proteins in microfluidic systems will be done by using electrophoretic separation process with fluorescent detection. To achieve this separation, a strong electric field has to be applied using a high voltage power supply. We plan to use the commercially available disposable camera flash units as the supply of this high voltage instead of voltage amplifier systems. In this presentation, we would like to talk about the pinch injection of fluorescent electrolytes into a PMMA microfluidic unit and how it will be used for protein separation.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,743

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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