Microchannel-based capillary microfluidics: From simple networks to capillaric circuits
Notice bibliographique
Résumé
Microfluidics and lab-on-a-chip devices demonstrated the potential advantages for the automation of laboratory workflows and the reduction of sample consumption, reaction time, and assay costs. Capillary microfluidics overcome the limitations of `lab-around-a-chip' by permitting a pre-programmed liquid delivery and flow control to be embedded in the chip without the need for complex peripheral equipment. In this presentation, we chart the progress of microchannel-based capillary microfluidics, from the early stages of the cleanroom environment to the state-of-the-art in rapid prototyping. Following recent progress, we have introduced a new terminology - capillaric circuit (CC) - that both reflects the advances and provides a clear and distinct vocabulary that overcomes the ambiguity due to the multiple usage of the word “capillary”. We briefly describe the governing parameters of self-filling microchannel-based microfluidics CC, and, by analogy with electronic circuits, the deconstruction of CCs into basic fluidic elements and components. The library of basic capillaric elements is expanding. 3D printing enables rapid production of fully functional CCs, establishing CCs as a powerful increasingly complex microfluidic technology that can serve diverse applications.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».