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Enregistrement W4206266694 · doi:10.1002/mats.202100085

Modeling and Numerical Studies of Three‐Dimensional Conically Shaped Microwells Using Non‐Uniform Photolithography

2022· article· en· W4206266694 sur OpenAlexafffund
Ahmad Ali Manzoor, Dae Kun Hwang

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Theory and Simulations · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPhotolithographyMaterials scienceCurvatureConical surfaceFabricationOpticsMicrofluidicsSubstrate (aquarium)Intensity (physics)NanotechnologyGeometryComposite materialPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Conical microwells have found a wide range of applications such as in cancer diagnostics, cell spheroid formation, and three‐dimensional oncology models. Numerous microengineered fabrication techniques have been developed for the formation of such conically shaped microwells. Among many, non‐uniform photolithography (NUPL) in a PDMS microfluidic channel with a glass substrate, can be used to create polymeric microwells with tapered‐bottom and parabolic curvatures. Here, the parabolic well formation of microwells is numerically investigated using NUPL to better understand its key mechanisms. Temporal and spatial free‐radical diffusion are incorporated into the modeling of photopolymerization. In addition, the 3D‐shape tuning ability of NUPL is modeled for the synthesis of microwells through a variation of UV light intensity induced by the presence of opaque materials. The model and simulation results predict the time‐evolution of microwell formation with parabolic well features. The effects of the conical shape‐tuning parameters are numerically determined, i.e., the aspect ratio of the well diameter to channel height and the non‐uniformity of UV light intensity on the microwell depth and parabolic curvature. Numerical work provides meaningful insights into NUPL to optimize and design polymeric microwells with shape features tuned to their application.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,500

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 GPT0,258
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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