Numerical and experimental evaluation of microfluidic sorting devices
Notice bibliographique
Résumé
The development of lab-on-a-chip devices calls for the isolation or separation of specific bioparticles or cells. The design of a miniaturized cell-sorting device for handheld operation must follow the strict parameters associated with lab-on-a-chip technology. The limitations include applied voltage, high efficiency of cell-separation, reliability, size, flow control, and cost, among others. Currently used designs have achieved successful levels of cell isolation; however, further improvements in the microfluidic chip design are important to incorporate into larger systems. This study evaluates specific design modifications that contribute to the reduction of required applied potential aiming for developing portable devices, improved operation reliability by minimizing induced pressure disturbance when electrokinetic pumping is employed, and improved flow control by incorporating directing streams achieving dynamic sorting and counting. The chip designs fabricated in glass and polymeric materials include asymmetric channel widths for sample focusing, nonuniform channel depth for minimizing induced pressure disturbance, directing streams to assist particle flow control, and online filters for reducing channel blockage. Fluorescence-based visualization experimental results of electrokinetic focusing, flow field phenomena, and dynamic sorting demonstrate the advantages of the chip design. Numerical simulations in COMSOL are validated by the experimental data and used to investigate the effects of channel geometry and fluid properties on the flow field.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».