Microfluidic Device for Rapid (<15 min) Automated Microarray Hybridization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current hybridization protocols on microarrays are slow and need skilled personnel. Microfluidics is an emerging science that enables the processing of minute volumes of liquids to perform chemical, biochemical, or enzymatic analyzes. The merging of microfluidics and microarray technologies constitutes an elegant solution that will automate and speed up microarray hybridization. METHODS: We developed a microfluidic flow cell consisting of a network of chambers and channels molded into a polydimethylsiloxane substrate. The substrate was aligned and reversibly bound to the microarray printed on a standard glass slide to form a functional microfluidic unit. The microfluidic units were placed on an engraved, disc-shaped support fixed on a rotational device. Centrifugal forces drove the sample and buffers directly onto the microarray surface. RESULTS: This microfluidic system increased the hybridization signal by approximately 10fold compared with a passive system that made use of 10 times more sample. By means of a 15-min automated hybridization process, performed at room temperature, we demonstrated the discrimination of 4 clinically relevant Staphylococcus species that differ by as little as a single-nucleotide polymorphism. This process included hybridization, washing, rinsing, and drying steps and did not require any purification of target nucleic acids. This platform was sensitive enough to detect 10 PCR-amplified bacterial genomes. CONCLUSION: This removable microfluidic system for performing microarray hybridization on glass slides is promising for molecular diagnostics and gene profiling.
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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 découle