Cap‐Drop: A Pre‐Programmed, Self‐Powered Capillary Microfluidic System for Passive Droplet Generation and 3D Cell Culture Modeling
Notice bibliographique
Résumé
3D cell culture models and precision diagnostics have advanced significantly through microfluidic systems, yet their broad implementation remains limited by challenges in scalability, integration, and portability. Effective 3D cell culture models require systems that maintain sample integrity, minimize evaporation, and avoid crosstalk while handling various biofluids. However, current platforms often depend on active pumping, bulky components, and complex controls, which hinder portability, usability, and affordability. To address these challenges, the Capillary Droplet microfluidic (Cap-Drop) is presented, a novel capillary-driven platform that generates and immobilizes droplets with precision, eliminating the need for external pumps or intricate setups. Unlike conventional system, where moving droplets complicate tracking and identification, Cap-Drop ensures fixed droplet positioning, allowing seamless tracking and analysis. By integrating hydrophilic and hydrophobic materials with several innovative capillary elements -including passive vents (PV), pressure reducer (PR), stop valves (SV), delay channels, and bubble trap (BT)-Cap-Drop enables robust droplet formation (40 to 500 nL) for biofluids of varying properties. The pre-programmed design of PV in corporation with other capillary elements autonomously seals microwells (MWs), ensuring consistent sample digitization and supress risk of evaporation. Cap-Drop is optimized and offers a transformative platform for microfluidic technologies in mechanistic cellular studies, preclinical drug screening, and clinical 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».