Microfluidic curved-channel centrifuge for solution exchange of target microparticles and their simultaneous separation from bacteria
Notice bibliographique
Résumé
One of the common operations in sample preparation is to separate specific particles (e.g. target cells, embryos or microparticles) from non-target substances (e.g. bacteria) in a fluid and to wash them into clean buffers for further processing like detection (called solution exchange in this paper). For instance, solution exchange is widely needed in preparing fluidic samples for biosensing at the point-of-care and point-of-use, but still conducted via the use of cumbersome and time-consuming off-chip analyte washing and purification techniques. Existing small-scale and handheld active and passive devices for washing particles are often limited to very low throughputs or require external sources of energy. Here, we integrated Dean flow recirculation of two fluids in curved microchannels with selective inertial focusing of target particles to develop a microfluidic centrifuge device that can isolate specific particles (as surrogates for target analytes) from bacteria and wash them into a clean buffer at high throughput and efficiency. We could process micron-size particles at a flow rate of 1 mL min-1 and achieve throughputs higher than 104 particles per second. Our results reveal that the device is capable of singleplex solution exchange of 11 μm and 19 μm particles with efficiencies of 86 ± 2% and 93 ± 0.7%, respectively. A purity of 96 ± 2% was achieved in the duplex experiments where 11 μm particles were isolated from 4 μm particles. Application of our device in biological assays was shown by performing duplex experiments where 11 μm or 19 μm particles were isolated from an Escherichia coli bacterial suspension with purities of 91-98%. We envision that our technique will have applications in point-of-care devices for simultaneous purification and solution exchange of cells and embryos from smaller substances in high-volume suspensions at high throughput and efficiency.
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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 ».