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Enregistrement W3108005974 · doi:10.1002/smll.202004886

Hierarchical Structures, with Submillimeter Patterns, Micrometer Wrinkles, and Nanoscale Decorations, Suppress Biofouling and Enable Rapid Droplet Digitization

2020· article· en· W3108005974 sur OpenAlexafffund
Sara M. Imani, Roderick Maclachlan, Yuting Chan, Amid Shakeri, Leyla Soleymani, Tohid F. Didar

Notice bibliographique

RevueSmall · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceNanotechnologySubstrate (aquarium)Nanoscopic scaleMicrometerAdhesionBiofoulingComposite materialChemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid repellant surfaces have been shown to play a vital role for eliminating thrombosis on medical devices, minimizing blood contamination on common surfaces as well as preventing non-specific adhesion. Herein, an all solution-based, easily scalable method for producing liquid repellant flexible films, fabricated through nanoparticle deposition and heat-induced thin film wrinkling that suppress blood adhesion, and clot formation is reported. Furthermore, superhydrophobic and hydrophilic surfaces are combined onto the same substrate using a facile streamlined process. The patterned superhydrophobic/hydrophilic surfaces show selective digitization of droplets from various solutions with a single solution dipping step, which provides a route for rapid compartmentalization of solutions into virtual wells needed for high-throughput assays. This rapid solution digitization approach is demonstrated for detection of Interleukin 6. The developed liquid repellant surfaces are expected to find a wide range of applications in high-throughput assays and blood contacting medical devices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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