A scalable digital microfluidic platform for automation of onsite testing of dairy samples
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic residues are regulated in commercially produced milk, with elevated concentrations being harmful. Detection of these antibiotic residues in milk pose a significant challenge for supply chain stakeholders due to the industry standard practice of low-interval off-site laboratory testing. This practice poses risk of non-compliant milk going undetected during on-site milk collection. On-site microfluidic technologies with integrated optical sensors are positioned to mitigate this challenge using increased screening intervals. Droplet-based (digital) microfluidic systems show promise to provide highthroughput screening in dairy applications with integrated fluorescence spectroscopy technologies. However, conventional digital microfluidic systems are subject to biofouling from the protein and fat content within milk. In this work, a biofouling-resistant digital microfluidic platform is introduced. The digital microfluidic platform leverages advancements in parafilm layers, and is demonstrated with actuation of milk and water microdroplets. Electrowetting-based microdroplet actuation is achieved via scalable grid arrays of uniplanar printed surface electrodes in open and closed system configurations. For this array technology, a reconfigurable firmware is developed for user control of automated microdroplet actuation at up to three hundred volts using a graphical computer interface. An exposition of the microdroplet actuation performance is demonstrated and assessed through an optical system for closed-open feedback and positioning of microdroplets. This optical closed-loop allows the actuation velocity of microdroplets to be characterized for polydimethylsiloxane and parafilm dielectric layers, for both water and milk as a function of frequency and voltage. Scalability and automation of the microfluidic platform is discussed, and future integration of fluorescence spectroscopy is investigated.
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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 ».