Microfluidic-Based Oxygen (O2) Sensors for On-Chip Monitoring of Cell, Tissue and Organ Metabolism
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.
Notice bibliographique
Résumé
Oxygen (O2) quantification is essential for assessing cell metabolism, and its consumption in cell culture is an important indicator of cell viability. Recent advances in microfluidics have made O2 sensing a crucial feature for organ-on-chip (OOC) devices for various biomedical applications. OOC O2 sensors can be categorized, based on their transducer type, into two main groups, optical and electrochemical. In this review, we provide an overview of on-chip O2 sensors integrated with the OOC devices and evaluate their advantages and disadvantages. Recent innovations in optical O2 sensors integrated with OOCs are discussed in four main categories: (i) basic luminescence-based sensors; (ii) microparticle-based sensors; (iii) nano-enabled sensors; and (iv) commercial probes and portable devices. Furthermore, we discuss recent advancements in electrochemical sensors in five main categories: (i) novel configurations in Clark-type sensors; (ii) novel materials (e.g., polymers, O2 scavenging and passivation materials); (iii) nano-enabled electrochemical sensors; (iv) novel designs and fabrication techniques; and (v) commercial and portable electrochemical readouts. Together, this review provides a comprehensive overview of the current advances in the design, fabrication and application of optical and electrochemical O2 sensors.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle