Microfluidic Chain Reaction of Structurally Programmed Capillary Flow Events
Notice bibliographique
Résumé
Chain reactions are characterized by initiation, propagation and termination, are stochastic at microscopic scales and underlie vital chemical (e.g. combustion engines), nuclear and biotechnological (e.g. polymerase chain reaction) applications.1-5 At macroscopic scales, chain reactions are deterministic and limited to applications for entertainment and art such as falling domino and Rube Goldberg machines. Appositely, the microfluidic lab-on-a-chips (also called a micro total analysis system),6,7 was envisioned as an integrated chip, akin to microelectronic integrated circuits, yet in practice remain dependent on cumbersome peripherals, connections, and a computer for automation.8-11 Capillary microfluidics integrate energy supply and flow control onto a single chip by using capillary phenomena, but programmability remains rudimentary with at most a handful (eight) operations possible.12-19 Here we introduce the microfluidic chain reaction (MCR) as the conditional, structurally programmed propagation of capillary flow events. Monolithic chips integrating a MCR are 3D printed, and powered by the free-energy of a paper pump, autonomously execute liquid handling algorithms step-by-step. With MCR, we automated (i) the sequential release of 300 aliquots across chained, interconnected chips, (ii) a protocol for SARS-CoV-2 antibodies detection in saliva, and (iii) a thrombin generation assay by continuous subsampling and analysis of coagulation-activated plasma with parallel operations including timers, iterative cycles of synchronous flow and stop-flow operations. MCRs are untethered from and unencumbered by peripherals, encode programs structurally in situ, and can form frugal, versatile, bona fide lab-on-a-chip with wide-ranging applications in liquid handling and point-of-care diagnostics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».