MRBLES 2.0: High-throughput generation of chemically functionalized spectrally and magnetically encoded hydrogel beads using a simple single-layer microfluidic device
Notice bibliographique
Résumé
The widespread adoption of bead-based multiplexed bioassays requires the ability to easily synthesize encoded microspheres and conjugate analytes of interest to their surface. Here, we present a simple method (MRBLEs 2.0) for the efficient high-throughput generation of microspheres with ratiometric barcode lanthanide encoding (MRBLEs) that bear functional groups for downstream surface bioconjugation. Bead production in MRBLEs 2.0 relies on the manual mixing of lanthanide/polymer mixtures (each of which comprises a unique spectral code) followed by droplet generation using single-layer, parallel flow-focusing devices and the off-chip batch polymerization of droplets into beads. To streamline downstream analyte coupling, MRBLEs 2.0 crosslinks copolymers bearing functional groups on the bead surface during bead generation. Using the MRBLEs 2.0 pipeline, we generate monodisperse MRBLEs containing 48 distinct well-resolved spectral codes with high throughput (>150,000/min and can be boosted to 450,000/min). We further demonstrate the efficient conjugation of oligonucleotides and entire proteins to carboxyl MRBLEs and of biotin to amino MRBLEs. Finally, we show that MRBLEs can also be magnetized via the simultaneous incorporation of magnetic nanoparticles with only a minor decrease in the potential code space. With the advantages of dramatically simplified device fabrication, elimination of the need for custom-made equipment, and the ability to produce spectrally and magnetically encoded beads with direct surface functionalization with high throughput, MRBLEs 2.0 can be directly applied by many labs towards a wide variety of downstream assays, from basic biology to diagnostics and other translational research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».