MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410138378 · doi:10.1021/acsmaterialslett.5c00337

PDMS-Swelling Induced Microchannel Reshaping and Its Applications in Droplet Microfluidics

2025· article· en· W4410138378 sur OpenAlexaff
Lei Chen, D. Ji, Xiaotong Sun, Yanjing Ding, X.M. Feng, Hui‐Fang Zhu, Qinghua Li, Wei Lv

Notice bibliographique

RevueACS Materials Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésMicrofluidicsMicrochannelSwellingNanotechnologyMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Droplet microfluidics can develop a miniaturized laboratory-on-chip system that integrates multiple biochemical processes, including sample preparation, reaction, separation, and detection within centimeter-scale devices. Although well-designed microchannels enable a wide variety of droplet generation applications, a stereotypical microchannel limits the flexibility of droplet applications. In this study, through the controlled infusion of organic solvents into microchannels, we induced PDMS matrix penetration and subsequent roof subsidence. Three functional microfluidic systems were successfully engineered using this approach: 1) A chaotic advection-enhanced droplet micromixer was constructed for generating heterogeneous flow patterns, which improved mixing efficiency by 72% compared to conventional designs. 2) A droplet multiplication system was constructed to achieve a high-flux droplet digital polymerase chain reaction (PCR). 3) A multivolume droplet-generation system was constructed for in-droplet 3D culture. This reconfigurable channel modification strategy provides researchers with unprecedented flexibility in developing adaptive microfluidic architectures, effectively broadening the scope of droplet microfluidics in biomedical research.

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 seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS Materials LettersMême sujetInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques InnovationTravaux en français237 207