A microfluidic optical platform for real-time monitoring of pH and oxygen in microfluidic bioreactors and organ-on-chip devices
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing interest to develop microfluidic bioreactors and organ-on-chip platforms with integrated sensors to monitor their physicochemical properties and to maintain a well-controlled microenvironment for cultured organoids. Conventional sensing devices cannot be easily integrated with microfluidic organ-on-chip systems with low-volume bioreactors for continual monitoring. This paper reports on the development of a multi-analyte optical sensing module for dynamic measurements of pH and dissolved oxygen levels in the culture medium. The sensing system was constructed using low-cost electro-optics including light-emitting diodes and silicon photodiodes. The sensing module includes an optically transparent window for measuring light intensity, and the module could be connected directly to a perfusion bioreactor without any specific modifications to the microfluidic device design. A compact, user-friendly, and low-cost electronic interface was developed to control the optical transducer and signal acquisition from photodiodes. The platform enabled convenient integration of the optical sensing module with a microfluidic bioreactor. Human dermal fibroblasts were cultivated in the bioreactor, and the values of pH and dissolved oxygen levels in the flowing culture medium were measured continuously for up to 3 days. Our integrated microfluidic system provides a new analytical platform with ease of fabrication and operation, which can be adapted for applications in various microfluidic cell culture and organ-on-chip devices.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».