Adhesion based detection, sorting and enrichment of cells in microfluidic Lab-on-Chip devices
Notice bibliographique
Résumé
The detection, isolation and sorting of cells are important tools in both clinical diagnostics and fundamental research. Advances in microfluidic cell sorting devices have enabled scientists to attain improved separation with comparative ease and considerable time savings. Despite the great potential of Lab-on-Chip cell sorting devices for targeting cells with desired specificity and selectivity, this field of research remains unexploited. The challenge resides in the detection techniques which has to be specific, fast, cost-effective, and implementable within the fabrication limitations of microchips. Adhesion-based microfluidic devices seem to be a reliable solution compared to the sophisticated detection techniques used in other microfluidic cell sorting systems. It provides the specificity in detection, label-free separation without requirement for a preprocessing step, and the possibility of targeting rare cell types. This review elaborates on recent advances in adhesion-based microfluidic devices for sorting, detection and enrichment of different cell lines, with a particular focus on selective adhesion of desired cells on surfaces modified with ligands specific to target cells. The effect of shear stress on cell adhesion in flow conditions is also discussed. Recently published applications of specific adhesive ligands and surface functionalization methods have been presented to further elucidate the advances in cell adhesive microfluidic devices.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 ».