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Enregistrement W3138693227 · doi:10.1002/viw.20200035

Emerging optofluidic technologies for biodiagnostic applications

2021· article· en· W3138693227 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueView · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesShanghai Rising-Star ProgramDevelopment and Reform Commission of Shenzhen MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMicroscale chemistryEmerging technologiesMicrofluidicsNanotechnologyComputer scienceOptofluidicsNucleic acid detectionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Focus (optics)Field (mathematics)Systems engineeringData scienceEngineeringMaterials sciencePhysicsNucleic acidBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The unprecedented global COVID‐19 pandemic strongly argues the critical need for innovative diagnostic tools meeting the requirement of test speed, accuracy, and throughput. Owing to the integration of optics and microfluidics technologies, optofluidic technology enables highly precise flow manipulation and highly sensitive signal detection at the microscale, thus offering the promising potential for developing biodiagnostic applications. Research toward this direction is fast growing into an emerging area. In this paper, we give an overview of emerging optofluidic technologies for biodiagnostic applications with the focus on three common types of biomarkers: nucleic acid, protein, and cell. We conclude by discussing the challenges, opportunities, and future perspectives of this field.

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.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,433

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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