Microfluidic magnetic self-assembly at liquid–liquid interfaces
Notice bibliographique
Résumé
We present a microfluidic method that controllably self-assembles microparticles into clusters at an aqueous two-phase liquid-liquid interface. The liquid-liquid interface is formed between converging flows of aqueous dextran and polyethylene glycol, in a microfluidic cross-slot device. We control the size of the self-assembled particle clusters as they pass through the liquid-liquid interface, by systematically varying the applied magnetic field gradient, and the interfacial tension of the liquid-liquid interface. We find that upon penetration through the interface, the number of particles within a cluster increases with increasing interfacial tension, and decreasing magnetic field gradient. We also develop a scaling model of the number of particles within a cluster, and observe an inverse scaling of the number of particles within a cluster with the dimensionless magnetic Bond number. Upon cluster penetration across the liquid-liquid interface, we find magnetic Bond number regimes where the fluid coating drains away from the surface of the cluster, and where the clusters are encapsulated inside a thin film coating layer. This self-assembly technique may find application in controlling the size of microscale self-assemblies, and coating such assemblies; for example, in clustering and coating of cells for immunoisolated cell transplants.
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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) | 0,006 | 0,015 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».