The Microfluidic Trapping of Antibody-Secreting Cells
Notice bibliographique
Résumé
Therapeutic antibodies (Abs) are a rapidly growing and economically promising biotechnological research area. Therapeutic Ab production typically involves screening large numbers of Ab-secreting cells (ASCs) in order to identify those producing Abs targeting a specific antigen (Ag) with the highest affinity; a process often requiring weeks to complete. We are contributing to a multidisciplinary project focused upon the development of an immunobiosensing array ultimately intended to directly monitor the Ag-specific Ab production by thousands of ASCs on a single slide in real-time. Each ASC shall be microfluidically guided and trapped near a surface plasmon (SP) resonant nanohole array sensor so as to detect the binding of secreted Abs to Ag immobilized onto the sensor’s surface. This paper presents the initial progress of our contribution to this project: the development of polymeric microfluidic devices to guide and trap large ASC populations within arrays of single-cell traps. More specifically, this paper presents several different polymer-based microfluidic trapping devices, based upon perfusive flow-through cell traps and microwells which trap settling cells, which have been evaluated using COMSOL® simulations and tested using microsphere- and cell-based flow experiments. Our initial results are promising, and verify the functionality of our microfluidic cell trap designs.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».