An automated system for high-throughput generation and optimization of microdroplets
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
Microdroplets have been widely used in various biomedical applications. During droplet generation, parameters are manually adjusted to achieve the desired size of droplets. This process is tedious and time-consuming. In this paper, we present a fully automated system for controlling the size of droplets to optimize droplet generation parameters in a microfluidic flow-focusing device. The developed system employed a novel image processing program to measure the diameter of droplets from recorded video clips and correspondingly adjust the flow rates of syringe pumps to obtain the required diameter of droplets. The system was tested to generate phosphate-buffered saline and 8% polyethylene (glycol) diacrylate prepolymer droplets and regulate its diameters at various flow rates. Experimental results demonstrated that the difference between droplet diameters from the image processing and manual measurement is not statistically significant and the results are consistent over five repetitions. Taking the advantages of the accurate image processing method, the size of the droplets can be optimized in a precise and robust manner via automatically adjusting flow rates by the feedback control. The system was used to acquire quantitative data to examine the effects of viscosity and flow rates. Droplet-based experiments can be greatly facilitated by the automatic droplet generation and optimization system. Moreover, the system is able to provide quantitative data for the modelling and application of droplets with various conditions in a high-throughput way.
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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