Sheath‐assisted focusing of microparticles on lab‐on‐a‐chip platforms
Notice bibliographique
Résumé
Lab-on-a-chip (LOC) technologies can take advantage of sheath flows for particle/cell focusing before sensing or sorting. The integration of focusing with other microscale manipulation techniques (e.g., sorting) creates a trade-off between the throughput of the device and its performance. Therefore, exploring the effective parameters for cells/particles focusing enables us to improve the desired output of LOC devices. A common configuration for sheath-assisted focusing is Y junctions, which are parametrically studied in this paper. First, a computational model was developed and validated by comparing it with our experimental results. Using COMSOL Multiphysics modeling, the effects of multiple parameters were studied. These parameters include the sheath flow ratio (sheath flow over total flow), width ratio (width of the sheath inlet over the total width), junction angles, and particle size on the focusing width and the distribution of the particles within the focusing region. Then, the numerical data were used to develop two generalized linear models to predict the focusing width of the particles and the standard deviation of the position of the particles. The results showed that the focusing width is greatly impacted by the sheath flow rate ratio. Further, the standard deviation of the position of the particles, which represents the concentration of the particles, is mostly dependent on the flow rate ratio, width ratio, and particle size. Our results provide a better understanding of how the device geometrical and operational factors affect the position of the particles in the development of high-performance on-chip sensing and sorting of both cells and particles.
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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 ».