Current State of Intellectual Property in Microfluidic Nucleic Acid Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The development of novel fabrication methods, materials and surface chemistries to implement nucleic acid analysis brings reduced cost, reduced reagent consumption, increased analysis efficiency, portability, ease of use and reliability to todays genomic approach. This trend, as evident by the exponential growth in the number of patent applications, granted patents and commercialized systems, is motivated by the promise for significant breakthroughs and benefits of nucleic acid analysis to drug discovery and point-of-care diagnosis. This review paper aims at identifying the enabling technologies and key patents in microfluidics for nucleic acid analysis. In particular, it seeks to identify granted and pending patents for cell sorting and lysis, nucleic acid extraction and purification, followed by nucleic acid amplification, separation and detection. Additionally, it presents an overview of the current intellectual property environment and seeks to identify trends for the future development. Much of this development is geared increasingly toward fully integrated systems. The convergence of technology and interdisciplinary interests is expected to foster further breakthroughs and commercialization. Keywords: Microfluidic nucleic acid analysis, cell sorting, cell lysis, nucleic acid extraction, nucleic acid separation, polymerase chain reaction, electrophoresis, integrated systems, Lab-on-a-Chip
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».