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Enregistrement W4307972988 · doi:10.1063/5.0100589

Integration of hydrogels into microfluidic devices with porous membranes as scaffolds enables their drying and reconstitution

2022· article· en· W4307972988 sur OpenAlexafffund
Shadi Shahriari, P. Ravi Selvaganapathy

Notice bibliographique

RevueBiomicrofluidics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesOntario Research Foundation
Mots-clésSelf-healing hydrogelsMicrofluidicsMaterials scienceNanotechnologyMembraneFabricationBiosensorChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogels are a critical component of many microfluidic devices. They have been used in cell culture applications, biosensors, gradient generators, separation microdevices, micro-actuators, and microvalves. Various techniques have been utilized to integrate hydrogels into microfluidic devices such as flow confinement and gel photopolymerization. However, in these methods, hydrogels are typically introduced in post processing steps which add complexity, cost, and extensive fabrication steps to the integration process and can be prone to user induced variations. Here, we introduce an inexpensive method to locally integrate hydrogels into microfluidic devices during the fabrication process without the need for post-processing. In this method, porous and fibrous membranes such as electrospun membranes are used as scaffolds to hold gels and they are patterned using xurography. Hydrogels in various shapes as small as 200 μm can be patterned using this method in a scalable manner. The electrospun scaffold facilitates drying and reconstitution of these gels without loss of shape or leakage that is beneficial in a number of applications. Such reconstitution is not feasible using other hydrogel integration techniques. Therefore, this method is suitable for long time storage of hydrogels in devices which is useful in point-of-care (POC) devices. This hydrogel integration method was used to demonstrate gel electrophoretic concentration and quantification of short DNA (150 bp) with different concentrations in rehydrated agarose embedded in electrospun polycaprolactone (PCL) membrane. This can be developed further to create a POC device to quantify cell-free DNA, which is a prognostic biomarker for severe sepsis patients.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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