Flow of microgel capsules through topographically patterned microchannels
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the flow dynamics of microgel capsules in topographically patterned microfluidic devices. For microgels flowing through channel constrictions, or orifices, we observed three phenomena: (i) the effect of confinement, (ii) the role of interactions between the microgels and the channel surface, and (iii) the effect of the velocities of microgels prior to their passage through an orifice. We studied negatively charged alginate microgels and positively charged alginate microgels coated with N-(2-hydroxy)propyl-3-trimethylammonium chitosan chloride (HTCC). Aqueous dispersions of microgels were driven through poly(dimethyl siloxane) microchannels carrying a weak negative surface charge. The velocity of the continuous phase, and hence, the velocity of the microgels increased as they passed through topographically patterned orifices. Alginate microgels were observed to have a larger increase in velocity relative to HTCC-coated alginate microgels. This effect, which was attributed to electrostatic attraction or repulsion, was found to be strongest for orifices with dimensions close to the microgel diameter. For example, when 75 microm-diameter microgels flowed through a 76 microm orifice, alginate gels (negatively charged) experienced a 2x greater increase in velocity than HTCC-coated (positively charged) microgels. This effect was exaggerated at lower initial flow rates. For example, when 75 microm-diameter microgels flowed through an 80 microm orifice, a two-fold difference in the velocity changes of the two microgel types was observed when the initial flow rate was 275 microm s(-1), while a three-fold difference in velocity changes was observed when the initial flow rate was 130 microm s(-1). We speculate that these studies will be useful for modeling the flow of suspensions of cells or other biologically relevant particles for a wide range of applications.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».