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Enregistrement W3010263815 · doi:10.1117/12.2544304

Enhanced optical absorption in droplet-based microfluidics for on-chip polymerase chain reactions

2020· article· en· W3010263815 sur OpenAlexaff
Isaac Spotts, Camille A. Leclerc, Christopher M. Collier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidicsAbsorption (acoustics)Lab-on-a-chipMaterials sciencePhotonicsOptoelectronicsChipPenetration depthOptical fiberNanotechnologyOpticsPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microfluidic technologies and on-chip optical components have advanced such that on-chip sensing of minute chemical and molecular compounds is possible, e.g., detection of gases, pathogens, and DNA. Such DNA analyses require purification and amplification to maximize sensitivity. A common method for amplification of a DNA segment is polymerase chain reaction (PCR), which amplifies DNA segments through temperature changes in an assay process. As such, there is great interest in optofluidic lab-on-a-chip PCR methods. However, developments are limited due to challenges in optically driven temperature fluctuations. These challenges arise when the microfluidic samples are smaller than the optical penetration depth of the incident light and only minimal absorption is achieved. To overcome these challenges, this work presents a bio-photonic approach to the PCR method which utilizes infrared (IR) radiation with whispering gallery mode (WGM) waves. The WGM waves greatly increase the interaction length in the microdroplet, allowing smaller (and scalable) dimensions. This improved interaction length occurs because the applied IR radiation is confined along the perimeter of the microdroplet and its surrounding medium. The operation is modelled with finite-different time-domain electromagnetic simulations, comparing current optical heating with the presented technique. These simulations are validated through an experimental analysis with a thermal camera measuring temperature fluctuations. Ultimately, the presented approach is shown to greatly increase scalability in PCR lab-on-a-chip systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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