Diamagnetic droplet microfluidics applied to single-cell sorting
Notice bibliographique
Résumé
The heterogeneity of diseased tissue causes major challenges in the detection and treatment of disease. Such challenges have motivated the development of tools for single-cell isolation and analysis. However, many cell isolation methods in microfluidics rely on the use of cell-labeling steps or expose cells to potentially harmful forces. Here, we present a microfluidic method for label-free control of cell-encapsulating biocompatible droplets using negative magnetophoresis. Our system is distinguished from previous microfluidic diamagnetic sorting approaches by the encapsulation of the cells inside droplets, which isolates the cells from the magnetic continuous phase. The droplet phase is comprised of cells suspended in their growth culture medium, and all of the magnetic content is contained in the oil-based continuous phase. At a flow-focusing junction, empty droplets and cell-encapsulating droplets are both generated and surrounded by the magnetic continuous phase. Cell encapsulation produces a size distinction between empty droplets and cell-encapsulated droplets. Through the application of a permanent magnet to the system, diamagnetic size-based sorting of empty droplets from cell-encapsulated droplets is achieved with a purity of ∼84% in a single pass. Additionally, since the encapsulated cells are completely isolated from the magnetic content in the continuous phase, 88% cell-viability is observed after a two-hour incubation period. If combined with a single-cell assay, this system can provide label-free isolation of viable cells at a high purity for subsequent downstream 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».