Hydrophobic/hydrophilic patterned surfaces for directed evaporative preconcentration
Notice bibliographique
Résumé
The deposition of micro- and nanolitre volumes is crucial in sessile droplet microfluidic systems. Several techniques exist for the fabrication of surfaces with patterned wettabilities; however, many of these fabrication techniques are time-consuming and complex. Here, we present a device that allows for deposition of multiple droplets within seconds followed by directed evaporative preconcentration. Hydrophobic-coated glass substrates are fashioned with hydrophilic surface energy traps (SETs) using picosecond laser micromachining. SETs can capture nanolitre volumed droplets of both aqueous and organic liquids through discontinuous dewetting. Modification of the machined hydrophilic shape yields a passive mechanism that preconcentrates analyte through evaporation. Studies and optimizations of SET parameters/dimensions (laser power, laser passes, ring/patch diameter) and their effect on patch wettability and degree of preconcentration are presented. As a demonstration, the optimized platform was used to improve the colourimetric detection of cadmium-containing aqueous samples. The optimized SET design demonstrated an 18-fold increase in colourimetric sensitivity compared to conventional milled SETs, suggesting the design would be well-suited for trace analysis. The evaporative preconcentration was also applied to MALDI-IMS analysis of peptides where it resulted in improved uniformity of deposited analyte and decreased analysis times. The rapid droplet deposition and directed evaporative approach can be tailored to provide different concentration factors and is compatible with a wide variety of detection schemes.
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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 ».