Generation of flow and droplets with an ultra-long-range linear concentration gradient
Notice bibliographique
Résumé
In the chemical and biological fields, the creation of concentration gradient microenvironments is an important approach for many applications, such as crystal growth and drug screening. Although many concentration gradient generators have been demonstrated, current generators can hardly produce ultra-long linear concentration gradients. In this paper, we propose a concentration-gradient flow/droplet generator which consists of a microfluidic flow switch, a cavity array for stage-by-stage concentration dilution, and an optional T-junction for droplet formation. The generator can realize an ultra-long continuously-varying concentration gradient along the flow direction. Generation of a 38 mm concentration gradient was demonstrated. The length can be further extended by enlarging the capacity of the cavities and increasing the number of the stages. The concentration gradient showed high linearity in the range of 10% to 90%. Moreover, cyclic generation of a concentration gradient flow and droplets with different concentrations was realized by the generator. In a demonstration of drug screening, the generator was employed to produce paclitaxel in different concentrations. A negative correlation between the 4T1 cell viability and the paclitaxel concentration was observed after the treatment. We envision that the concentration gradient generator will be a promising candidate for various drug screening applications.
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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 ».