High throughput multilayer microfluidic particle separation platform using embedded thermoplastic-based micropumping
Notice bibliographique
Résumé
We present an integrated thermoplastic elastomer (TPE) based multilayer microfluidic device with an embedded peristaltic micropump and through-holes membrane for high throughput particle sorting and separation. Fluidic and pneumatic layers of the device were fabricated using hot-embossing lithography and commercially available polycarbonate membranes were succcessfully sandwiched between two thermoplastic elastomer fluidic layers integrated to a peristaltic micropumping layer. The integrated peristaltic micropump induces turbulence at the top-microfluidic layer ring which successfully avoids particle aggregation and membrane blocking even at nanorange size. We present herein the general design of the device structure and pumping characteristics for three devices with membrane pore sizes of 10 μm, 5 μm and 800 nm. By using this design we have successfully demonstrated a separation efficiency as high as 99% of polystyrene microbeads with different sizes and most importantly the separation of 390 nm particles from 2 μm beads was achieved. Using this device, we were also able to separate red blood cells with size of about 6-8 μm from osteoblasts typically larger than 10 μm to demonstrate the potential applicability of this platform for biological samples. The produced microfluidic chip operating at flow rates up to 100 μl min(-1) allows us to achieve efficient high-throughput sorting and separation of target particles/cells.
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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) | 0,000 | 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 ».