Finite element modeling of intermittent flow molecular sorting system for optical microfluidics-based biodetection
Notice bibliographique
Résumé
The advent of microfluidics has provided a tremendous boost to the field of health care for the development of practical in-situ medical diagnoses and Point-of-Care (POC) testing methods. Optical microfluidics offers a lot of scope for carrying out successful biodetections through different target detection techniques such as optical absorption, fluorescence, etc. Two main issues in carrying out successful biodetection on microfluidic platform are the problem of biomolecule immobilization onto the surface of the microfluidic channel and efficient mixing of the bio-fluids necessary to achieve proper bio-interaction. In most cases, the biodetection involves two or more biological specimens, such as enzyme-substrate, antigen-antibody, protein-protein etc., and therefore, it is necessary to discover a solution which addresses to the needs of both immobilization and multi-molecular interactions. In this work, a novel technique of flow controlled molecular sorting is presented, wherein, by appropriate design of the microfluidic channel and by careful control of fluid flow in the system, optimal interaction of the specimens can be achieved through biomolecular sorting, thereby overcoming the problem of bio-immobilization onto the surface of the microfluidic channel. Herein, Finite Element Modeling (FEM) of flow behavior within the microfluidic channel has been carried out for different channel geometries, which is essential for the appropriate choice of microfluidic system for the present application. The technique of implementing the immobilization-free multi molecular bio-interactions in the proposed microfluidic system is explained and the feasibility of carrying out optical microfluidics based biodetection is demonstrated.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».