MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414285899 · doi:10.1126/sciadv.adv8863

Single-molecule capture, release, and dynamical manipulation via reversible electrokinetic confinement (RECON)

2025· article· en· W4414285899 sur OpenAlexaff
Matheus Azevedo Silva Pessôa, Piotr Jakuc, Carolina Martins e Queiroz, Naomi Duggan, Seraphine Kautz, Zezhou Liu, Preethi Ravikumar, Sajad Shiekh, Han Cao, Sara Mahshid, Deborah Kuchnir Fygenson, Walter Reisner

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrokinetic phenomenaNanofluidicsFlexibility (engineering)ElectrodeMicrofluidicsDielectricVoltageGating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a nanofluidic device enabling single-molecule confinement through free-energy landscapes created by dynamic electrical gating of embedded nanoelectrodes. Unlike static geometric confinement, this system uses a parallel electrode configuration with nanoelectrodes placed in a dielectric layer. Localized electrokinetic fields at electrode wells form tunable attractive potential wells for bimolecular capture. By modulating the voltage bias waveform, the device allows precise control over confinement dynamics, enabling molecular capture, release, and exposure to periodic or stochastic confinement regimes. This flexibility facilitates the study of biomolecular behavior under dynamically adjustable conditions, including controlled confinement fluctuations. The device can manipulate diverse analytes such as double-stranded DNA, liposomes, and DNA nanotubes and facilitates introducing molecules into confined environments intact from bulk while providing enhanced tunability. With the ability to implement tailored confinement profiles, this platform represents a versatile tool for probing molecular confinement and behavior in complex, dynamically varying environments.

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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 revueScience AdvancesMême sujetMicrofluidic and Bio-sensing TechnologiesTravaux en français237 207