Image-based feedback and analysis system for digital microfluidics
Notice bibliographique
Résumé
Digital microfluidics (DMF) is a technology that provides a means of manipulating nL-μL volumes of liquids on an array of electrodes. By applying an electric potential to an electrode, these discrete droplets can be controlled in parallel which can be transported, mixed, reacted, and analyzed. Typically, an automation system is interfaced with a DMF device that uses a standard set of basic instructions written by the user to execute droplet operations. Here, we present the first feedback method for DMF that relies on imaging techniques that will allow online detection of droplets without the need to reactivate all destination electrodes. Our system consists of integrating open-source electronics with a CMOS camera and a zoom lens for acquisition of the images that will be used to detect droplets on the device. We also created an algorithm that uses a Hough transform to detect a variety of droplet sizes and to detect singular droplet dispensing and movement failures on the device. As a first test, we applied this feedback system to test droplet movement for a variety of liquids used in cell-based assays and to optimize different feedback actuation schemes to improve droplet movement fidelity. We also applied our system to a colorimetric enzymatic assay to show that our system is capable of biological analysis. Overall, we believe that using our approach of integrating imaging and feedback for DMF can provide a platform for automating biological assays with analysis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».