Multiscale brain research on a microfluidic chip
Notice bibliographique
Résumé
One major challenge in current brain research is generating an integrative understanding of the brain's functions and disorders from its multiscale neuronal architectures and connectivity. Thus, innovative neurotechnology tools are urgently required for deciphering the multiscale functional and structural organizations of the brain at hierarchical scales from the molecular to the organismal level by multiple brain research initiatives launched by the European Union, United States, Australia, Canada, China, Korea, and Japan. To meet this demand, microfluidic chips (μFCs) have rapidly evolved as a trans-scale neurotechnological toolset to enable multiscale studies of the brain due to their unique advantages in flexible microstructure design, multifunctional integration, accurate microenvironment control, and capacity for automatic sample processing. Here, we review the recent progress in applying innovative μFC-based neuro-technologies to promote multiscale brain research and uniquely focus on representative applications of μFCs to address challenges in brain research at each hierarchical level. We discuss the current trend of combinational applications of μFCs with other neuro- and biotechnologies, including optogenetics, brain organoids, and 3D bioprinting, for better multiscale brain research. In addition, we offer our insights into the existing outstanding questions at each hierarchical level of brain research that could potentially be addressed by advancing microfluidic techniques. This review will serve as a timely guide for bioengineers and neuroscientists to develop and apply μFC-based neuro-technologies for promoting basic and translational brain research.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,012 |
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 ».