Combinatorial Dispensing as a Fast and Efficient Means to Create Complex Screens
Notice bibliographique
Résumé
Liquid handling robots carry out tasks from simple plate filling to complex operations such as creating reagent cocktails from multiple stock solutions. The latter task is conceptually a combinatorial process where each cocktail is created by combining a subset of stock solutions in user-defined volumes. General-purpose liquid handlers can perform this task, but their hardware lacks the inherent properties needed to exploit the combinatorial nature of the problem at hand. Here we present the use of non-contact dispensing technologies to create complex screens at low volume and high density. Our approach is based on the "inkjet printer principle" where a block of dispensers (print head) travels over a multi-well plate (paper) to deliver the reagents (inks) in a user-defined pattern. Impact-induced mixing and the lack of tip contamination remove the need for extensive tip washing or the use of large numbers of disposable tips. As an example, protein crystallization screening is used to demonstrate the technology. This application requires the creation of complex mixtures from many stock solutions with a great diversity of viscosities and surface tensions. In addition, dispense volumes cover a range from 50 nL to 50 microL, illustrating its utility in low-volume high-density screening.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».