3D Printed Microfluidic Probes
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we fabricate microfluidic probes (MFPs) in a single step by stereolithographic 3D printing and benchmark their performance with standard MFPs fabricated via glass or silicon micromachining. Two research teams join forces to introduce two independent designs and fabrication protocols, using different equipment. Both strategies adopted are inexpensive and simple (they only require a stereolithography printer) and are highly customizable. Flow characterization is performed by reproducing previously published microfluidic dipolar and microfluidic quadrupolar reagent delivery profiles which are compared to the expected results from numerical simulations and scaling laws. Results show that, for most MFP applications, printer resolution artifacts have negligible impact on probe operation, reagent pattern formation, and cell staining results. Thus, any research group with a moderate resolution (≤100 µm) stereolithography printer will be able to fabricate the MFPs and use them for processing cells, or generating microfluidic concentration gradients. MFP fabrication involved glass and/or silicon micromachining, or polymer micromolding, in every previously published article on the topic. We therefore believe that 3D printed MFPs is poised to democratize this technology. We contribute to initiate this trend by making our CAD files available for the readers to test our "print & probe" approach using their own stereolithographic 3D printers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».