Size‐based proteins separation using polymer‐entrapped colloidal self‐assembled nanoparticles on‐chip
Notice bibliographique
Résumé
We report on a facile method to stabilize colloidal self-assembled (CSA) nanoparticles packed in microchannels for high speed size-based separation of proteins. Silica nanoparticles, self-assembled in a network of microfluidic channels, were stabilized with a methacrylate polymer prepared in situ through photopolymerization. The entrapment conditions were investigated to minimize the effect of the polymer matrix on the structure of the packing and the separation properties of the CSA beds. SEM shows that the methacrylate matrix links the nanoparticles at specific sphere-sphere contact points, improving the stability of the CSA structure at high electric fields (up to at least 1800 V/cm), allowing fast and efficient separation. The %RSD of the protein migration times varied between 0.3 and 0.5% (n = 4, in 1 day) and <0.83% over a period of 7 days (n = 28 runs) in a single device, at high field strength. The overall %RSD of protein migration times from chip-to-chip across a single fabrication run was 4.3% (n = 3) and between fabrication runs was 11% (n = 35), with 87% fabrication yield, demonstrating reproducible packing and entrapment behavior. The optimized entrapped CSA beds demonstrated better separation performance (plate height, H ∼ 200 nm) than similarly prepared on-chip CSA beds without the polymer entrapment. Polymer-entrapped CSA beds also exhibited superior protein resolving power: the minimum resolvable molecular weight difference of proteins in the polymer-entrapped CSA bed is 0.6 kDa versus ∼9 kDa for the native silica CSA bed (i.e. without polymer entrapment).
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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 | 0,001 |
| 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 ».