Surface microfluidics—high-speed DEP liquid actuation on planar substrates and critical factors in reliable actuation
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of chemical and biological samples requires one or more of the following sequential steps: sampling, sample transport, sample pretreatment and sample processing. As a result of miniaturization, such total analysis systems offer manifold advantages such as mass production, portability and hence on-site operation, ease of use, low sample consumption and high stability. In this regard, dielectrophoretic (DEP) liquid actuation, in recent years, has emerged as an attractive technique for microfluidic systems since it provides simple, robust sample handling capabilities. This study experimentally examines the impact of more critical device structural features and material properties on the performance and reliability of the liquid DEP actuation. Specifically, we investigated the impact of electrode material (gold-chrome versus aluminum), various dielectric materials, and thicknesses on the DEP actuation voltage (minimum), DEP actuated finger transport dynamics and subsequent droplet formation. Both the voltage requirements for DEP liquid finger actuation and subsequent liquid finger transport are in good agreement with the theoretical predictions of the lumped-parameter dynamic model proposed by Jones (2001 Proc. 4th Int. Conf. on Applied Electrostatics ). Furthermore, the dynamics of the finger is influenced by the radius of finger, which is controlled by the width and spacing of the electrodes. For the smaller electrode geometry, the finger dynamics is viscosity dominated; exhibiting t 1/2 dependence however for larger finger radius inertia appears to dominate the finger dynamics. The utility of DEP in actuating protein ( Taq enzyme) samples was examined and observed to be limited by the specific protein adsorption.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».