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Enregistrement W4294473656 · doi:10.1109/marss55884.2022.9870457

Ag/CNT-PDMS crack sensing for measuring contractility of cardiomyocytes

2022· article· en· W4294473656 sur OpenAlexaff
Li Wang, Xingyuan Xu, Wenkun Dou, Jun Chen, Weiguang Su, Anqing Li, Chonghai Xu, Xingjian Liu, Liming Xin, Changhai Ru

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolydimethylsiloxaneMaterials scienceContractilityGauge factorCarbon nanotubeBrittlenessLayer (electronics)Composite materialStrain gaugeBiomedical engineeringMonolayerOptoelectronicsNanotechnologyFabricationCardiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measuring myocardial contractility is indispensable for exploring cardiac pathogenesis and quantifying drug efficacy. Among the biosensing platforms developed for detecting the weak contractility of a single layer of cardiomyocytes (CMs), thin brittle metal membrane sensors with micro-cracks are highly sensitive. However, the poor stability limits their application in long-term measurement. Here, we report a high-stability crack sensor fabricated by depositing a 105 nm-thick Ag/Cr with micro-cracks onto a carbon nanotubes-polydimethylsiloxane (CNT-PDMS) layer. This novel brittle-tough bilayer crack sensor achieved high sensitivity (gauge factor: 108,241.7), a wide working range (0.01% - 44%), and high stability (stable period > 2,000,000 cycles under the strain caused by a monolayer of CMs). During 14-day continuously monitoring CMs culturing and drug treatment testing, the device demonstrated high sensitivity and stability to record the dynamic changes caused by contractility of the CMs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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