A New Angle on Pluronic Additives: Advancing Droplets and Understanding in Digital Microfluidics
Notice bibliographique
Résumé
Biofouling in microfluidic devices limits the type of samples which can be handled and the duration for which samples can be manipulated. Despite the cost of disposing fouled devices, relatively few strategies have been developed to tackle this problem. Here, we have analyzed a series of eight amphiphilic droplet additives, Pluronic coblock polymers of poly(propylene oxide) (PPO) and poly(ethylene oxide) (PEO), as a solution to biofouling in digital microfluidics using serum-containing cell culture media as a model fluid. Our analysis shows that species with longer PPO chains are superior for enabling droplet motion and reducing biofouling. Two of the tested species, L92 and P105, were found to lengthen device lifetimes by 2-3 times relative to additives used previously when used at optimal concentrations. Pluronics with low PEO content such as L92 were found to be cytotoxic to an immortalized mammalian cell line, and therefore we recommend that Pluronic additives with greater or equal to 50% PEO composition, such as P105, be used for digital microfluidic applications involving cells. Finally, contact angle measurements were used to probe the interaction between Pluronic-containing droplets and device surfaces. Strong correlations were found between various types of contact angle measurements and the capacity of additives to reduce biofouling, which suggests that contact angle measurements may be useful as a tool for rapidly screening new candidates for the potential to reduce biofouling. We propose that this study will be useful for scientists and engineers who are developing digital microfluidic platforms for a wide range of applications involving protein-containing solutions, and in particular, for applications involving cells.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».