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Enregistrement W2053692904 · doi:10.1021/la7039509

Pluronic Additives: A Solution to Sticky Problems in Digital Microfluidics

2008· article· en· W2053692904 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPoloxamerMicrofluidicsAdsorptionReagentChemistrySubstrate (aquarium)NanotechnologyChromatographyLimitingMaterials scienceChemical engineeringPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital microfluidics (DMF) is a promising technique for carrying out miniaturized, automated biochemical assays in which discrete droplets of reagents are actuated on the surface of an array of electrodes. A limitation for DMF is nonspecific protein adsorption to device surfaces, which interferes with assay fidelity and can cause droplets to become unmovable. Here, we report the results of a quantitative analysis of protein adsorption on DMF devices by means of confocal microscopy and secondary ion mass spectrometry. This study led us to a simple and effective method for limiting the extent of protein adsorption: the use of low concentrations of Pluronic F127 as a solution additive. This strategy has a transformative effect on digital microfluidics, facilitating the actuation of droplets containing greater than 1000-fold higher protein concentrations than is possible without the additive. To illustrate the benefits of this new method, we implemented a DMF-driven protein digest assay using large concentrations (1 mg/mL) of protein-substrate. The use of Pluronic additives solves a sticky problem in DMF, which greatly expands the range of applications that are compatible with this promising technology.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle