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Record W2955898537 · doi:10.82308/18605

3D-printed capillaric circuits for autonomous liquid delivery

2017· article· en· W2955898537 on OpenAlexfundno aff
Ayokunle O. Olanrewaju

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2017
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
KeywordsMicrofluidics3d printedCapillary actionCleanroomMiniaturizationFluidics3D printingPolydimethylsiloxaneNanotechnologyFabricationMaterials scienceBiomedical engineeringEngineeringElectrical engineeringComposite material

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les dispositifs microfluidiques capillaires déplacent des liquides sans pompes, ni valves. Ils s'appuient sur les effets de tension de surface, définis par la géométrie et la chimie de surface. Cela les rend parfaitement adaptés à la miniaturisation et à l'automatisation des analyses biochimiques afin d'établir un diagnostic et dans le cadre de la recherche. Les systèmes microfluidiques capillaires sont composés d'éléments fluidiques capillaires individuels, tel que les pompes passives et les valves d'arrêts. Ces éléments sont typiquement micro-fabriqués dans des salles blanches. Cela limite l'accessibilité, augmente les coûts et ralentit le temps de prototypage. Récemment, il y a eu un afflux de l'application des technologies d'impression 3D pour la fabrication de dispositifs microfluidiques. Cependant, la résolution atteinte par la plupart des imprimantes 3D commerciales est un ordre de grandeur plus élevé que celle requise pour la fonctionnalité des valves capillaires. D'une manière similaire, la rugosité de la surface et la structure couche par couche des matériaux imprimés en 3D mettent également en doute la faisabilité de la fabrication par impression 3D de dispositifs microfluidiques capillaires fonctionnels. Dans cette thèse, nous avons développé des règles de conception analytiques et empiriques pour les dispositifs microfluidiques capillaires imprimés en 3D. L'impression 3D nous a permis d'étudier rapidement et systématiquement les paramètres de conception qui contrôlent la distribution des liquides dans les systèmes microfluidiques capillaires. Pour commencer, nous avons conçu des circuits capillaires à partir d'éléments fluidiques capillaires individuels, tel que des pompes, des valves d'arrêt et des valves de rétention. Ces éléments ont été répliqués à partir de moules imprimé en 3D. Après démonstration d'un fonctionnement fiables de ces circuits capillaires, nous avons développés des dispositifs à larges volumes afin d'automatiser un dosage immunologique en sandwich pour une détection rapide et facile des bactéries. Le dosage dans le circuit capillaire a été complété en moins de 7 minutes avec une limite de détection de 7.1×103 UFC (Unité formant colonies) /mL d'E. coli dans un échantillon d'urine synthétique. Cette valeur est bien en dessous du seuil de diagnostique utilisé traditionnellement pour les infections urinaires (105 UFC/mL).Finalement, nous avons introduit un nouveau paradigme de conception, appelé microfluidique en domino, pour une distribution de liquides simples (and scalable) et pré-programmés. Les systèmes microfluidiques en domino imprimés en 3D utilisent des conduits d'air identiques, conçus dans une couche hydrophobe venant sceller la puce microfluidique, afin de contrôler le drainage séquentiel et/ou simultané de réservoirs. Les dispositifs microfluidiques en domino sont simples à concevoir et à opérer puisqu'ils utilisent un effet domino où les réservoirs sont ouverts à l'air et capables de s'écouler seulement après que le réservoir précédent soit complètement vidé.L'impression 3D a permis des itérations rapides de conception de circuits capil- laires et de systèmes microfluidiques domino fonctionnels en seulement 10 minutes. Les règles de conception, les détails de fabrication et les applications cliniques pertinentes des dispositifs microfluidiques capillaires indiquent sans ambigüité que ces systèmes imprimés en 3D permettent la génération simple (and scalable) de distribu- tion des liquides séquentiel et simultanés. Ces dispositifs microfluidiques peuvent trouver de nombreuses applications dans des environnements cliniques et industriels.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.010

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.219
Teacher spread0.203 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
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