Mass fabrication of PDMS microfluidic devices by injection molding and applications in sensitive 3D spheroid and explant culture
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the use of industrial-grade polydimethylsiloxane (PDMS) for mass production of microfluidic chips through Liquid Silicone Rubber Injection Molding (LSR-IM) technologies. Injection molding of PDMS is ubiquitous in the automotive and aerospace industries. Yet, it is not currently applied to large-scale production of microfluidic devices. Here, we manufactured PDMS microfluidics devices using industrial IM systems and measured the values of several physicochemical properties of PDMS important in microfluidics. For the two grades of injection-moldable PDMS studied, properties were found close to those of the standard Sylgard 184 PDMS, except Young's modulus, which varied from 66% to 250% of the Sylgard 184 value and the absorption of small molecules, which was lower or equal to that within Sylgard 184. Yet, the main benefits of LSR-IM production lie in its systematic process, resulting in an increase in reproducibility of both PDMS surface and bulk properties by decreasing the variance within and between production batches of several variables: Young's modulus (30-fold), oxygen permeation (10-fold), mean fluorescence intensity of Nile Red (5-fold). Emphasis on biocompatibility of LSR-IM was evaluated by culturing complex and sensitive 3D biology models (tumor spheroids and explants) in injection-molded PDMS devices. We observed no significant differences in cell proliferation relative to samples cultured on conventional Sylgard 184 PDMS devices. Overall, these findings open a direct path from benchtop prototyping to industrialization of PDMS-based microfluidic devices for applications in healthcare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».