A programmable droplet-based microfluidic device applied to multiparameter analysis of single microbes and microbial communities
Notice bibliographique
Résumé
We present a programmable droplet-based microfluidic device that combines the reconfigurable flow-routing capabilities of integrated microvalve technology with the sample compartmentalization and dispersion-free transport that is inherent to droplets. The device allows for the execution of user-defined multistep reaction protocols in 95 individually addressable nanoliter-volume storage chambers by consecutively merging programmable sequences of picoliter-volume droplets containing reagents or cells. This functionality is enabled by "flow-controlled wetting," a droplet docking and merging mechanism that exploits the physics of droplet flow through a channel to control the precise location of droplet wetting. The device also allows for automated cross-contamination-free recovery of reaction products from individual chambers into standard microfuge tubes for downstream analysis. The combined features of programmability, addressability, and selective recovery provide a general hardware platform that can be reprogrammed for multiple applications. We demonstrate this versatility by implementing multiple single-cell experiment types with this device: bacterial cell sorting and cultivation, taxonomic gene identification, and high-throughput single-cell whole genome amplification and sequencing using common laboratory strains. Finally, we apply the device to genome analysis of single cells and microbial consortia from diverse environmental samples including a marine enrichment culture, deep-sea sediments, and the human oral cavity. The resulting datasets capture genotypic properties of individual cells and illuminate known and potentially unique partnerships between microbial community members.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».