Parameter Screening in Microfluidics Based Hydrodynamic Single-Cell Trapping
Notice bibliographique
Résumé
Microfluidic cell-based arraying technology is widely used in the field of single-cell analysis. However, among developed devices, there is a compromise between cellular loading efficiencies and trapped cell densities, which deserves further analysis and optimization. To address this issue, the cell trapping efficiency of a microfluidic device with two parallel micro channels interconnected with cellular trapping sites was studied in this paper. By regulating channel inlet and outlet status, the microfluidic trapping structure can mimic key functioning units of previously reported devices. Numerical simulations were used to model this cellular trapping structure, quantifying the effects of channel on/off status and trapping structure geometries on the cellular trapping efficiency. Furthermore, the microfluidic device was fabricated based on conventional microfabrication and the cellular trapping efficiency was quantified in experiments. Experimental results showed that, besides geometry parameters, cellular travelling velocities and sizes also affected the single-cell trapping efficiency. By fine tuning parameters, more than 95% of trapping sites were taken by individual cells. This study may lay foundation in further studies of single-cell positioning in microfluidics and push forward the study of single-cell analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».