Microfluidic generation of aqueous two-phase system (ATPS) droplets by controlled pulsating inlet pressures
Notice bibliographique
Résumé
We present a technique that generates droplets using ultralow interfacial tension aqueous two-phase systems (ATPS). Our method combines a classical microfluidic flow focusing geometry with precisely controlled pulsating inlet pressure, to form monodisperse ATPS droplets. The dextran (DEX) disperse phase enters through the central inlet with variable on-off pressure cycles controlled by a pneumatic solenoid valve. The continuous phase polyethylene glycol (PEG) solution enters the flow focusing junction through the cross channels at a fixed flow rate. The on-off cycles of the applied pressure, combined with the fixed flow rate cross flow, make it possible for the ATPS jet to break up into droplets. We observe different droplet formation regimes with changes in the applied pressure magnitude and timing, and the continuous phase flow rate. We also develop a scaling model to predict the size of the generated droplets, and the experimental results show a good quantitative agreement with our scaling model. Additionally, we demonstrate the potential for scaling-up of the droplet production rate, with a simultaneous two-droplet generating geometry. We anticipate that this simple and precise approach to making ATPS droplets will find utility in biological applications where the all-biocompatibility of ATPS is desirable.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».