Microparticle parking and isolation for highly sensitive microRNA detection
Notice bibliographique
Résumé
Isolating small objects, such as particles, cells, and molecules, in individual aqueous droplets is useful for chemical and biological assays. We have developed a simple microfluidic platform to immobilize (park) microparticles at defined locations, and isolate particles in monodisperse droplets surrounded by immiscible oil. While conventional methods can only achieve stochastic encapsulation of objects within larger droplets, our in situ method ensures that a single particle is entrapped in a similar-sized droplet, with ∼95% yield for parking and isolation. This enables time-lapse studies of reactions in confined volumes and can be used to perform enzymatic amplification of a desired signal to improve the sensitivity of diagnostic assays. To demonstrate the utility of our technique, we perform highly sensitive, multiplexed microRNA detection by isolating encoded, functional hydrogel microparticles in small aqueous droplets. Non-fouling hydrogel microparticles are attractive for microRNA detection due to favorable capture kinetics. By encapsulating these particles in droplets and employing a generalizable enzyme amplification scheme, we demonstrate an order of magnitude improvement in detection sensitivity compared to a non-amplified assay.
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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) | 0,000 | 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 ».