NanoPADs and nanoFACEs: an optically transparent nanopaper-based device for biomedical applications
Notice bibliographique
Résumé
Paper has been a popular material of choice for biomedical applications including for bioanalysis and cell biology studies. Regular cellulose paper-based devices, however, have several key limitations including slow fluid flow; large sample retention in the paper matrix for microfluidic paper-based analytical device (μPAD) application; serious solvent evaporation issues, and contamination and poor control of experimental conditions for cell culture. Here, we describe the development of two novel platforms, nanopaper-based analytical devices (nanoPADs) and nanofibrillated adherent cell-culture platforms (nanoFACEs), that use nanofibrillated cellulose (NFC) paper, simply called nanopaper, as the substrate material to create transparent, pump-free and hollow-channel paper-based microfluidic devices. Due to the natural hydrophilicity and nanoscale pore size of nanopaper, the hollow-channel microfluidic devices can realize a totally pump-free flow without any complicated surface chemical functionalization on the nanopaper. Experimental results showed that within a certain range, larger hollow channel size leads to faster pump-free flows. Different from previous designs of paper-based hollow-channel microfluidic devices, the high transparency of the nanopaper substrate enabled the integration of various optical sensing and imaging technologies together with the nanoPADs and nanoFACEs. As proof-of-concept demonstrations, we demonstrated the use of nanoPADs for colorimetric sensing of glucose and surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS)-based detection of environmental pollutants and applied the nanoFACEs to the culture of human umbilical vein endothelial cells (HUVECs). These demonstrations show the great promise of nanoPADs and nanoFACEs for biomedical applications such as chemical/bioanalysis and cell biology studies.
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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 | 0,000 | 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 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 ».