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Enregistrement W3116762677 · doi:10.1073/pnas.2019248118

Pixel-based open-space microfluidics for versatile surface processing

2020· article· en· W3116762677 sur OpenAlexafffund
Pierre-Alexandre Goyette, Étienne Boulais, Maude Tremblay, Thomas Gervais

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMicrofluidicsNanotechnologyComputer scienceHuman–computer interactionMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increasing number of applications in biology, chemistry, and material sciences require fluid manipulation beyond what is possible with current automated pipette handlers, such as gradient generation, interface reactions, reagent streaming, and reconfigurability. In this article, we introduce the pixelated chemical display (PCD), a scalable strategy for highly parallel, reconfigurable liquid handling on open surfaces. Microfluidic "pixels" are created when a fluid stream injected above a surface is confined by neighboring identical fluid streams, forming a repeatable flow unit that can be used to tesselate a surface. PCDs generating up to 144 pixels are fabricated and used to project "chemical moving pictures" made of several reagents over both immersed and dry surfaces, without any physical barrier or wall. This work distinguishes itself from previous work in open-space microfluidics by presenting a device architecture where the number of confinement areas can be scaled to any size. Furthermore, it challenges the open-space tenet that the aspiration rate must be higher than the injection rate for reagents to be confined. Overall, this article sets the foundation for massively parallel surface processing using continuous flow streams and showcases possibilities in both wet and dry surface patterning and roll-to-roll processes.

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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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