Enrichment of magnetic particles using temperature and magnetic field gradients induced by benchtop fabricated micro-electromagnets
Notice bibliographique
Résumé
The active transport of analytes inside biosensing systems is important for reducing the response time and enhancing the limit-of-detection of these systems. Due to the ease of functionalization with bio-recognition agents and manipulation with magnetic fields, magnetic particles are widely used for active and directed transport of biological analytes. On-chip active electromagnets are ideally suited for manipulating magnetic particles in an automated and miniaturized fashion inside biosensing systems. Unfortunately, the magnetic force exerted by these devices decays rapidly as we move away from the device edges, and increasing the generated force to the levels necessary for particle manipulation requires a parallel increase in the applied current and the resultant Joule heating. In this paper, we designed a study to understand the combined role of thermal and magnetic forces on the movement of magnetic particles in order to extend the interaction distance of on-chip magnetic devices beyond the device edges. For this purpose, we used a rapid prototyping method to create an active/passive on-chip electromagnet with a micro/nano-structured active layer and a patterned ferromagnetic passive layer. We demonstrated that the measured terminal velocities of particles positioned near the electromagnet edge (∼5.5 μm) closely reflect the values obtained by multi-physics modelling. Interestingly, we observed a two orders of magnitude deviation between the experimental and modelling results for the terminal velocities of particles far from the electromagnet edge (∼55.5 μm). Heat modelling of the system using experimentally-measured thermal gradients indicates that this discrepancy is related to the enhanced fluid movement caused by thermal forces. This study enables the rational design of thermo-magnetic systems for thermally driving and magnetically capturing particles that are positioned at distances tens to hundreds of microns away from the edges of on-chip magnetic devices.
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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 ».