Rigid and Elastic Microparticles Detection Using 3-D Suspended Polymeric Microfluidics (SPMF<sup>3</sup>) Sensor
Notice bibliographique
Résumé
Microsystems have gathered great interests and shown valuable results in the study of mechanobiology and biophysical analysis of cells due to their properties such as microsystems match cell dimensions, provide growth microenvironment such as in-vivo environment, and facilitate parallel analysis that can be done on cells through integration of other sensors or chemicals at low cost and with low amount of sample use. There are a variety of microsystems that measure cell properties such as physical, mechanical, and chemical. In this paper, a new 3-D suspended polymeric microfluidics (SPMF <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup> ) platform for microparticles detection is introduced and tested. The principle of the SPMF <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup> is based on bending of structure due to flow forces applied to the microcantilever which is modified when microparticles are passing through the suspended microfluidics. The SPMF <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup> is less complex and less expensive compared with the other optical, microfluidics, and microcantilever based techniques formerly employed for microparticles and cells. According to the experimental results, the SPMF <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup> is highly sensitive to the particles passing through the micro-nozzle without employing an external exciter. One can study and obtain the biophysical and elastic properties of the passing particles such as size, number, and viscoelasticity with the deflection behavior of the microcantilever.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».