Methods for Mechanical Filtration and Automated Droplet Monitoring in Electrowetting on Dielectric Devices
Notice bibliographique
Résumé
Discrete flow microfluidic devices have been identified as a technology that can be used to efficiently deliver health care services by reducing the cycle times and reagent consumption of common biological protocols and medical diagnostic procedures while reducing overhead costs by performing these applications at the point of care. Electrowetting on dielectric is one promising discrete flow microfluidic platform that can individually create, manipulate, and mix droplets through the application of asymmetric electric fields. The work presented outlines fundamental and practical contributions to the understanding and advancement of electrowetting on dielectric devices that the authors are using to develop a device capable of performing immunoassays on chip. Explicit analytical models for capillary force and the reduction in that force by contact angle hysteresis as a function of the three-dimensional shape of the droplet were derived to develop an empirically validated analytical model for transient motion of droplets in electrowetting on dielectric devices. This model accurately predicts the maximum droplet displacement and travel time to within 2.3% and 2.7%, respectively; whereas the average droplet velocity was always predicted to within 8.1%. It also demonstrates a method for real time monitoring of droplet composition, particle concentration, and chemical reactions in electrowetting on dielectric devices without optical access. This method has been used to determine the concentration of water-methanol solutions, measure the concentration of glass microspheres at various concentrations, and detect the chemical reactions that are typically used in immunoassays. A method for the mechanical filtration of droplets in these devices will also be presented. The proposed filtration method was successful at pore sizes at least two orders of magnitude below the droplet height, which is small enough to separate red and white blood cells in continuous flow microfluidic devices.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».