Effects of liquid conductivity differences on multi-component sample injection, pumping and stacking in microfluidic chips
Notice bibliographique
Résumé
As an increasing number of processes are being integrated into Lab-on-a-chip devices, there is an increasing need for flexible and accurate sample manipulation techniques for effective transport and separation. Conductivity differences between running buffer and analyte samples can arise as a product of on-chip processing, or by design. The two situations studied here are sample pumping (where bulk transport is increased and separation of charged analytes is delayed using a relatively high conductivity sample), and sample stacking (where bulk transport is decreased and separation of charged analytes is expedited using a relatively low conductivity sample). A recently developed dynamic loading method for on-chip sample injection in a straight-cross channel configuration is applied here to both pumping and stacking cases. A key characteristic of the dynamic loading method is the ability to inject samples of high concentration density and uniformity of any length. By employing the conductivity differences alone, the effectiveness of either sample transport or sample separation are shown to improve over the uniform conductivity case. Then it is demonstrated that increasing the sample length, through dynamic loading, greatly increases the effectiveness of sample pumping, evidenced in an eight-fold increase in peak height as well as a decrease in total sample length at a downstream detector. Dynamic loading in the sample stacking case was shown to also increase peak intensity height (three-fold) in rapid separations. These results demonstrate that the dynamic loading technique, used in conjunction with strategic conductivity differences, significantly extends the capabilities of microfluidic chips.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».