A nanofilter for fluidic devices by pillar-assisted self-assembly microparticles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We present a nanofilter based on pillar-assisted self-assembly microparticles for efficient capture of bacteria. Under an optimized condition, we simply fill the arrays of microscale pillars with submicron scale polystyrene particles to create a filter with nanoscale pore diameter in the range of 308 nm. The design parameters such as the pillar diameter and the inter-pillar spacing in the range of 5 μm-40 μm are optimized using a multi-physics finite element analysis and computational study based on bi-directionally coupled laminar flow and particle tracking solvers. The underlying dynamics of microparticles accumulation in the pillar array region are thoroughly investigated by studying the pillar wall shear stress and the filter pore diameter. The impact of design parameters on the device characteristics such as microparticles entrapment efficiency, pressure drop, and inter-pillar flow velocity is studied. We confirm a bell-curve trend in the capture efficiency versus inter-pillar spacing. Accordingly, the 10 μm inter-pillar spacing offers the highest capture capability (58.8%), with a decreasing entrapping trend for devices with larger inter-pillar spacing. This is the case that the 5 μm inter-pillar spacing demonstrates the highest pillar wall shear stress limiting its entrapping efficiency. As a proof of concept, fluorescently labeled Escherichia coli bacteria (E. coli) were captured using the proposed device. This device provides a simple design, robust operation, and ease of use. All of which are essential attributes for point of care devices.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle