Scalable optical annealing of microfluidic droplets via whispering gallery mode geometry and infrared illumination
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a solution to limitations on scalability in traditional on-chip optofluidic polymerase chain reaction (PCR) methods that are based on infrared annealing and droplet-based microfluidics. The scalability in these PCR optofluidic methods is limited by the optical penetration depth of light in a fluid droplet. Traditionally, such an implementation has minimal absorption when the droplet diameter is scaled well below the optical penetration depth due to the small interaction length. In the presented whispering gallery mode (WGM) optofluidic method, a WGM wave is created through total internal reflection, where light is trapped within a droplet. The effect of the trapped light can extend the interaction length beyond the penetration depth, even for small diameter droplets. Thus, this WGM wave permits the use of droplets with diameters scaled below the penetration depth of the light. A theoretical analysis of traditional optical annealing and of the WGM optofluidic method is conducted using finite-difference time-domain analyses. The WGM wave optofluidic method is also demonstrated experimentally, providing higher annealing temperatures than traditional optical annealing. It is envisioned that the presented work will allow for scalable PCR devices implemented on-chip.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».