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Enregistrement W3134467644 · doi:10.1038/s41598-021-83011-8

A simple and low-cost approach for irreversible bonding of polymethylmethacrylate and polydimethylsiloxane at room temperature for high-pressure hybrid microfluidics

2021· article· en· W3134467644 sur OpenAlexafffund
Sara Hassanpour‐Tamrin, Amir Sanati‐Nezhad, Arindom Sen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCMC MicrosystemsUniversity of Calgary
Mots-clésPolydimethylsiloxaneMicrofluidicsMaterials scienceBiocompatible materialNanotechnologyAdhesiveLeakage (economics)Biomedical engineeringComputer scienceLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microfluidic devices have been used progressively in biomedical research due to the advantages they offer, such as relatively low-cost, rapid and precise processing, and an ability to support highly automated analyses. Polydimethylsiloxane (PDMS) and polymethylmethacrylate (PMMA) are both biocompatible materials widely used in microfluidics due to their desirable characteristics. It is recognized that combining these two particular materials in a single microfluidic device would enable the development of an increasingly in-demand array of new applications, including those requiring high flow rates and elevated pressures. Whereas complicated and time-consuming efforts have been reported for bonding these two materials, the robust adhesion of PDMS and PMMA has not yet been accomplished, and remains a challenge. In this study, a new, simple, efficient, and low-cost method has been developed to mediate a strong bond between PMMA and PDMS layers at room temperature in less than 5 min using biocompatible adhesive tape and oxygen plasma treatment. The PDMS-PMMA bond was hydrolytically stable, and could tolerate a high influx of fluid without any leakage. This study addresses the limitations of existing approaches to bond these materials, and will enable the development of highly sought high-pressure and high-throughput biomedical applications.

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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations73
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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